1.Elasticsearch 是 面向文档型数据库,这意味着它存储的是整个对象或者 文档,它不但会存储它们,还会为他们建立索引,这样你就可以搜索他们了。你可以在 Elasticsearch 中索引、搜索、排序和过滤这些文档。不需要成行成列的数据。这将会是完全不同的一种面对数据的思考方式,这也是为什么 Elasticsearch 可以执行复杂的全文搜索的原因。
2.Elasticsearch使用 JSON (或称作JavaScript Object Notation ) 作为文档序列化的格式。JSON 已经被大多数语言支持,也成为 NoSQL 领域的一个标准格式。它简单、简洁、易于阅读。
把这个 JSON 想象成一个用户对象:
{
"email": "[email protected]",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"about": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [ "dolphins", "whales" ]
},
"join_date": "2014/05/01",
}
虽然 user
这个对象非常复杂,但是它的结构和含义都被保留到 JSON 中了。在 Elasticsearch 中,将对象转换为 JSON 并作为索引要比在表结构中做相同的事情简单多了。
3.在 Elasticsearch 中,存储数据的行为就叫做 索引(indexing) ,但是在我们索引数据前,我们需要决定将数据存储在哪里。
在 Elasticsearch 中,文档属于一种 类型(type),各种各样的类型存在于一个 索引 中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处:
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)
一个 Elasticsearch 集群可以包含多个 索引(数据库),也就是说其中包含了很多 类型(表)。这些类型中包含了很多的 文档(行),然后每个文档中又包含了很多的 字段(列)。
4. 添加一条索引
查询创建的索引
时间: 2024-11-06 03:05:56