黑猴子的家:Elasticsearch 之 核心概念
1、近实时
近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级。
2、Cluster(集群)
集群包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常
3、Node(节点)
集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。
4、Index(索引-数据库)
索引包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。
5、Type(类型-表)
每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。
商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document
但是商品分很多种类,每个种类的document的field可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type
日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name
电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period
生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period
每一个type里面,都会包含一堆document
{
"product_id": "1",
"product_name": "长虹电视机",
"product_desc": "4k高清",
"category_id": "3",
"category_name": "电器",
"service_period": "1年"
}
{
"product_id": "2",
"product_name": "基围虾",
"product_desc": "纯天然,冰岛产",
"category_id": "4",
"category_name": "生鲜",
"eat_period": "7天"
}
6、Document(文档-行)
文档是es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。
7、Field(字段-列)
Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。
product document
{
"product_id": "1",
"product_name": "高露洁牙膏",
"product_desc": "高效美白",
"category_id": "2",
"category_name": "日化用品"
}
8、mapping(映射-约束)
数据如何存放到索引对象上,需要有一个映射配置,包括:数据类型、是否存储、是否分词等。
这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建,在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型,即所使用的 analyzer、是否索引等属性,非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下
client.indices.putMapping({
index : 'blog',
type : 'article',
body : {
article: {
properties: {
id: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
},
title: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'no',
},
content: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
}
}
}
}
});
9、elasticsearch与数据库的类比
关系型数据库(比如Mysql) | 非关系型数据库(Elasticsearch) |
---|---|
数据库Database | 索引Index |
表Table | 类型Type |
数据行Row | 文档Document |
数据列Column | 字段Field |
约束 Schema | 映射Mapping |
10、ES存入数据和搜索数据机制
1)索引对象(blog):存储数据的表结构 ,任何搜索数据,存放在索引对象上 。
2)映射(mapping):数据如何存放到索引对象上,需要有一个映射配置, 包括:数据类型、是否存储、是否分词等。
3)文档(document):一条数据记录,存在索引对象上 。
4)文档类型(type):一个索引对象,存放多种类型数据,数据用文档类型进行标识。