Elasticsearch — 索引(Mapping Index)

在Elasticsearch中Mapping Index是一个核心概念,它定义了索引中数据的结构,包括字段的名称、类型、属性等。用于定义索引中文档及其字段如何被存储和索引的过程。它类似于传统关系型数据库中的表结构定义。在 MySQL 中,表结构里包含了字段名称,字段的类型还有索引信息等。在 Mapping 里也包含了一些属性,比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性。 ‌作用‌: • 定义索引下的字段名(Field Name)。 • 定义字段的类型,如文本型(text)、关键字型(keyword)、数字型(integer、long、float、double等)等。 • 定义字段的索引相关配置,如是否索引、是否记录位置信息等。

Elasticsearch — 如何存储数据并保持一致性?

Elasticsearch是一个基于Lucene分布式的开源搜索和分析引擎,适用于所有类型的数据,包括文本、数字、地理空间数据等。它构建于Lucene之上,并提供了一个易于使用的RESTful API来处理数据索引和搜索。Elasticsearch以其强大的全文搜索能力而闻名,并且能够实时地存储、搜索和分析大量数据。此外,Elasticsearch还常常与Logstash(用于收集、解析和处理数据流)和Kibana(用于数据可视化)结合使用,形成了ELK Stack,广泛应用于日志分析、指标分析以及其他大数据应用场景中。 在实际业务场景中我们或许是因为数据库中数量大且需要一个复杂的条件过滤时才考虑到应用Elasticsearch,因为它提供大数据量(PB)近乎实时的搜索功能。
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人道洛阳花似锦,偏我来时不逢春
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