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Elasticsearch 基本概念：索引、文档和REST API

5245人阅读 2020/8/8 18:34 总访问：2588794 评论：0 收藏：0 手机

分类: 云产品

![elasticsearch](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/5f1adabe8df94fdb8331eb80e393c4a3.jpeg "elasticsearch")
>#Elasticsearch 基本概念：索引、文档和REST API
[TOC]

 
前言
------------

tn>为了了解 **Elasticsearch** 如何构成，我们首先需要理解**索引（Index）**、**类型（Type）**、**文档（Document）**和**字段（Field）**四个基本的概念。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/40c41cb06a6d4dae8142c625e2fa8080.png)

tn>它们的关系大致如上图所示，**索引**包含一个或多个类型，类型可以认为是关系型数据库中的一个表，**类型**有一个或多个文档，**文档**中有一个和多个字段，**字段**又是以键值对构成对。
如果我们把 Elasticsearch 看作一个数据库的话，也可以这样理解：

| 数据库中 | Elasticsearch中 |
| ------------ | ------------ |
| Table | Index(Type) |
| Row | Document |
| Column | Filed |
| Schema | Mapping |
| Sql | Dsl |

tn>Elasticsearch 与传统数据库的区别在于以下两点
- Elasticsearch - Schemaless / 相关性 / 高性能全文检索
- 传统数据库 事务性 / Join

文档（Document）
------------
>- Elasticsearch 是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位
 - 日志文件中的日志项
 - 一部电影的具体信息 / 一张唱片的详细信息
 - mp3 播放器里的一首歌 / 一篇 PDF 文档中的具体内容


>- 文档会被序列化成 JSON 格式，保存在 Elasticsearch 中
 - JSON 对象由字段组成
 - 每个字段都有对应的字段类型（字符串 / 数值 / 布尔 / 日期 / 二进制 / 范围类型）


>- 每个文档都有一个 Unique ID
 - 你可以自己指定 ID
 - 或者通过 Elasticsearch 自动生成

 
>###JSON 文档

 
>- 一篇文档包含了一系列的字段。类似数据库表中一条记录。
>- JSON 文档，格式灵活，不需要预先定义格式。
 - 字段的类型可以指定或者通过 Elasticsearch 自动推算
 - 支持数组 / 支持嵌套

 
例如如下例子

```
movieId,titile,genres
1,Toy Story (2020),Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
```
![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/7f54b25b16ee4871944cf066e67377b3.png)

 
>###文档元数据

 

tn>元数据，用于标注文档的相关信息

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/c2472fd09deb4071a697214caa856280.png)

| 字段名 | 作用 |
| ------------ | ------------ |
| _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 | 整合所有字段到该字段，已被废除 |
| _version | 文档的版本信息 |
| _score | 相关性打分 |

索引
------------

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/fa059b864c354b289eb4ce1437806605.png)

>- Index - 索引是文档的容器，是一类文档的结合
 - 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 与 Settings
 - Mapping 定义文档字段的类型
 - Setting 定义不同的数据类型

>###索引的不同语意

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/5ed5459470304e0c816fbd470f90e60d.png)




tn>索引（动词）文档到 Elasticsearch 的索引（名词）中

 
>- 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）
 - ES 中，创建一个倒排索引的过程
- 名词：一个B树索引，一个倒排序索引

Type版本特点
------------

- 在 7.0 之前，一个 index 可以设置多个 Types
- 6.0 开始，Type 已经被 Deprecated。7.0 开始，一个索引只能创建一个 Type - "_doc"


Elasticsearch 中的 Result Api
------------
![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/ca547412456245608c9c1b32788c6986.png)

Kibana 对 Elasticsearch的索引与管理
------------

>###查看索引管理

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/4a6cae780ead4381a80e0a4bbdfd6abd.png)
![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/9bdd92e47631435d807280be5d0d2752.png)

>###通过 Dev Tool 工具对索引的相关查询

```
//查看索引相关信息
GET kibana_sample_data_ecommerce

//查看索引的文档总数
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

//查看前10条文档，了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
 
}

//_cat indices API
//查看 indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index

//查看状态为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

//按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

//查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt
```
tn>大家可以执行看看。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/f51b8c6b8f1c4d58afbaa913db603690.png)

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