基本单元
- Index（索引）：索引是一个包含一定类型数据的逻辑容器，类似于关系型数据库中的表。每个索引可以包含多个type，每个type包含了多个document。
- Type（类型）：类型是一组具有相似特征的文档的集合，类似于关系型数据库中的表中的“类型”概念。在Elasticsearch 7.x版本中，已经弃用了type这个概念，将type的功能合并到了index中。
- Document（文档）：文档是一个JSON格式的数据单元，代表了一个数据实例，也是所有可搜索数据的最小单位，例如一篇文章、一条新闻或一条订单等。文档必须属于一个index，并且可以包含零个或多个field。（相当于关系型数据库中的一条数据）
- Field（字段）：字段是文档的属性或数据项，类似于关系型数据库中的列。每个字段都有一 个数据类型，例如文本、数字或日期等。在一个文档中，一个字段可以包含一个值，多个值或者没有值。
关系型数据库 | Elasticsearch |
|---|---|
Table | Index(Type) |
Row | Document |
Column | Filed |
Schema | Mapping |
SQL | DSL |
DSL：表定义
文档字段类型
字符串、数值、布尔、日期、二进制、范围类型
类型 | 描述 |
|---|---|
Text | 文本，用于存储文本数据，支持全文搜索和部分匹配搜索。 |
keyword | 关键词，用于存储关键词数据，通常用于精确匹配和聚合操作。 |
Numberic | 数值，用于存储数值数据，包括整数、浮点数等，支持范围查询和数值聚合操作。 |
Date | 日期，用于存储日期和时间数据，支持日期范围查询和日期聚合操作。 |
Boolean | 布尔，用于存储布尔值，支持精确匹配和过滤操作。 |
Object | 对象，用于存储嵌套的复杂对象，可以包含多个子字段。 |
Nested | 嵌套，用于存储嵌套的文档，支持独立查询和嵌套查询。 |
GeoPoint | 地理点，用于存储地址位置坐标，支持地理查询和距离计算。 |
文档的id
每个文档都有一个Unique ID
- 可以指定id
- Elasticsearch自动生成
元数据
元数据用于标注文档的相关信息。
- _index：文档所属的索引名
- _type：文档所属的类型名
- _id：文档唯一ID
- _source：文档的原始JSON数据
- _all：整合所有字段内容到该字段，已被废除
- _version：文档的版本信息（）解决文档冲突的问题
- _score：相关性打分
_index索引
索引是文档的容器，是一类文档的结合。概念类似于Java中的类，那么与之对应MySQL的表。
- index体现了逻辑空间的概念：每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名字和字段类型。
- shard体现了物理空间的概念：索引中的数据分散在Shard上。
- 索引的Mapping定义文档字段的类型
- Setting定义不同的数据分布（使用多少分片、数据如何分布）
不同上下文、词性解释
- 名词：一个Elasticsearch集群中，可以创建很多个不同的索引。
- 动词：保存一个文档到Elasticsearch的过程也叫索引（indexing）。
- 名词：一个B树索引，一个倒排索引。
