一、Elasticsearch中的基本概念

以下概念基于这个例子:存储员工数据,每个文档代表一个员工

1)索引(index)

   在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)。

2)类型(type)

  在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中

3)文档(documents)

  Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同,这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。

JSON

  ELasticsearch使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation),也就是JSON,作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持,而且已经成为NoSQL领域的标准格式。它简洁、简单且容易阅读。

以下使用JSON文档来表示一个用户对象: 

{
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [ "dolphins", "whales" ]
},
"join_date": "2014/05/01"
}

  尽管原始的user对象很复杂,但它的结构和对象的含义已经被完整的体现在JSON中了,在Elasticsearch中将对象转化为JSON并做索引要比在表结构中做相同的事情简单的多。

4)字段(Fields)

  每个文档包含多个字段(Fields)

我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库:

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

  Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)。

二、索引含义的区分

你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义,所以有必要在此做一下区分:

  • 索引(名词): 如上文所述,一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库,它是相关文档存储的地方,index的复数是indices 或indexes。
  • 索引(动词) :「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引(名词)里,以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字,差别是,如果文档已经存在,新的文档将覆盖旧的文档。
  • 倒排索引 :传统数据库为特定列增加一个索引,例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。

默认情况下,文档中的所有字段都会被索引(拥有一个倒排索引),只有这样他们才是可被搜索的。  

三、如何创建一个员工目录

创建员工目录,我们将进行如下操作

  • 为每个员工的文档(document)建立索引,每个文档包含了相应员工的所有信息。
  • 每个文档的类型为employee。
  • employee类型归属于索引megacorp。
  • megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。

实际上这些都是很容易的(尽管看起来有许多步骤)。我们能通过一个命令执行完整的操作:

PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}

我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息:

megacorp    索引名
employee 类型名
1     这个员工的ID

请求实体(JSON文档),包含了这个员工的所有信息。他的名字叫“John Smith”,25岁,喜欢攀岩。

  很简单吧!它不需要你做额外的管理操作,比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档,Elasticsearch已经内置所有的缺省设置,所有管理操作都是透明的。
  接下来,让我们在目录中加入更多员工信息:

PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
} PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}

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