教程
关于 入门 为了搜索,你懂的 安装Elasticsearch 与Elasticsearch交互 面向文档 开始第一步 检索文档 分析 教程小结 分布式的特性 下一步 集群内部工作方式 空集群 集群健康 添加索引 增加故障转移 横向扩展 继续扩展 应对故障 数据吞吐 什么是文档? 索引一个文档 检索文档 检查文档是否存在 更新整个文档 创建一个新文档 删除文档 处理冲突 文档局部更新 检索多个文档 更省时的批量操作 结语 分布式文档存储 路由文档到分片 主分片和复制分片如何交互 新建、索引和删除文档 检索文档 局部更新文档 多文档模式 为什么是奇怪的格式? 搜索——基本的工具 空搜索 多索引和多类别 分页 简易搜索 映射和分析 映射及分析 确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text) 倒排索引 分析和分析器 映射 复合核心字段类型 结构化查询 请求体查询 结构化查询 Query DSL 查询与过滤 最重要的查询过滤语句 查询与过滤条件的合并 验证查询 结语 排序 相关性排序 多值字段字符串排序 相关性简介 数据字段 分布式搜索的执行方式 查询阶段 取回阶段 搜索选项 扫描和滚屏 索引管理 创建索引 索引设置 配置分析器 自定义分析器 类型和映射 根对象 元数据:_source 字段 元数据:_all 字段 文档 ID 动态映射 自定义动态索引 默认映射 重新索引数据 索引别名和零停机时间 入门 使文本可以被搜索 动态索引 近实时搜索 持久化变更 合并段 结构化搜索 查找准确值 组合过滤 查询多个准确值 包含,而不是相等 范围 处理 Null 值 关于缓存 过滤顺序 地理坐标点 地理坐标点 通过地理坐标点过滤 地理坐标盒模型过滤器 地理距离过滤器 缓存地理位置过滤器 减少内存占用 按距离排序 Geohashes Geohashes Geohashes 映射 geohash单元过滤器 地理位置聚合 地理位置聚合 按距离聚合 geohash单元聚合器 范围(边界)聚合器 地理形状 地理形状 映射地理形状 索引地理形状 查询地理形状 在查询中使用已索引的形状 地理形状的过滤与缓存 嵌套 嵌套-对象 嵌套-映射 嵌套-查询 嵌套排序 嵌套-集合

发布于 2016-02-29 14:38:54 | 340 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

什么是文档?

程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象,键(key)字段(field)属性(property)的名字,值(value)可以是字符串、数字、布尔类型、另一个对象、值数组或者其他特殊类型,比如表示日期的字符串或者表示地理位置的对象。

{
    "name":         "John Smith",
    "age":          42,
    "confirmed":    true,
    "join_date":    "2014-06-01",
    "home": {
        "lat":      51.5,
        "lon":      0.1
    },
    "accounts": [
        {
            "type": "facebook",
            "id":   "johnsmith"
        },
        {
            "type": "twitter",
            "id":   "johnsmith"
        }
    ]
}

通常,我们可以认为对象(object)文档(document)是等价相通的。不过,他们还是有所差别:对象(Object)是一个JSON结构体——类似于哈希、hashmap、字典或者关联数组;对象(Object)中还可能包含其他对象(Object)。 在Elasticsearch中,文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据(以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中)。

文档元数据

一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是:

节点 说明
_index 文档存储的地方
_type 文档代表的对象的类
_id 文档的唯一标识

_index

索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。

提示:

事实上,我们的数据被存储和索引在分片(shards)中,索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而,这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言,文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。

我们将会在《索引管理》章节中探讨如何创建并管理索引,但现在,我们将让Elasticsearch为我们创建索引。我们唯一需要做的仅仅是选择一个索引名。这个名字必须是全部小写,不能以下划线开头,不能包含逗号。让我们使用website做为索引名。

_type

在应用中,我们使用对象表示一些“事物”,例如一个用户、一篇博客、一个评论,或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class),这个类定义了属性或与对象关联的数据。user类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。

在关系型数据库中,我们经常将相同类的对象存储在一个表里,因为它们有着相同的结构。同理,在Elasticsearch中,我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”,因为他们的数据结构也是相同的。

每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义,就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下,但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。 我们将会在《映射》章节探讨如何定义和管理映射,但是现在我们将依赖ELasticsearch去自动处理数据结构。

_type的名字可以是大写或小写,不能包含下划线或逗号。我们将使用blog做为类型名。

_id

id仅仅是一个字符串,它与_index_type组合时,就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档,你可以自定义_id,也可以让Elasticsearch帮你自动生成。

其它元数据

还有一些其它的元数据,我们将在《映射》章节探讨。使用上面提到的元素,我们已经可以在Elasticsearch中存储文档并通过ID检索——换言说,把Elasticsearch做为文档存储器使用了。

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