[ElasticSearch: Index 和 Type 的区别
ElasticSearch: Index 和 Type 的区别
原文: Index vs. Type By Adrien Grand
译者: fengchang
对于 ES 的新用户来说，有一个常见的问题：要存储一批新的数据时，应该在已有 index 里新建一个 type，还是给它新建一个 index？要想回答这个问题，我们必须先理解这两者是怎么实现的。
过去，我们为了让 ES 更容易理解，经常用关系型数据库做一个比喻： index 就像关系型数据库里的 database, type 就像 database 里的 table。但是这并不正确。由于两种数据库存储数据的方式是如此不同，任何比喻都是没有意义的。这种比喻往往会导致对 type 的滥用。
Index 是什么
Index 存储在多个分片中，其中每一个分片都是一个独立的 Lucene Index。这就应该能提醒你，添加新 index 应该有个限度：每个 Lucene Index 都需要消耗一些磁盘，内存和文件描述符。因此，一个大的 index 比多个小 index 效率更高：Lucene Index 的固定开销被摊分到更多文档上了。
另一个重要因素是你准备怎么搜索你的数据。在搜索时，每个分片都需要搜索一次， 然后 ES 会合并来自所有分片的结果。例如，你要搜索 10 个 index，每个 index 有 5 个分片，那么协调这次搜索的节点就需要合并 5x10=50 个分片的结果。这也是一个你需要注意的地方：如果有太多分片的结果需要合并，或者你发起了一个结果巨大的搜索请求，合并任务会需要大量 CPU 和内存资源。这是第二个让 index 少一些的理由。
Type 是什么
使用 type 允许我们在一个 index 里存储多种类型的数据，这样就可以减少 index 的数量了。在使用时，向每个文档加入 _type 字段，在指定 type 搜索时就会被用于过滤。使用 type 的一个好处是，搜索一个 index 下的多个 type，和只搜索一个 type 相比没有额外的开销 —— 需要合并结果的分片数量是一样的。
但是，这也是有限制的：
- 不同 type 里的字段需要保持一致。例如，一个 index 下的不同 type 里有两个名字相同的字段，他们的类型（string, date 等等）和配置也必须相同。
- 只在某个 type 里存在的字段，在其他没有该字段的 type 中也会消耗资源。这是 Lucene Index 带来的常见问题：它不喜欢稀疏。由于连续文档之间的差异太大，稀疏的 posting list 的压缩效率不高。这个问题在 doc value 上更为严重：为了提高速度，doc value 通常会为每个文档预留一个固定大小的空间，以便文档可以被高速检索。这意味着，如果 Lucene 确定它需要一个字节来存储某个数字类型的字段，它同样会给没有这个字段的文档预留一个字节。未来版本的 ES 会在这方面做一些改进，但是我仍然建议你在建模的时候尽量避免稀疏。[1]
- 得分是由 index 内的统计数据来决定的。也就是说，一个 type 中的文档会影响另一个 type 中的文档的得分。
这意味着，只有同一个 index 的中的 type 都有类似的映射 (mapping) 时，才应该使用 type。否则，使用多个 type 可能比使用多个 index 消耗的资源更多。
