面向文档
应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期、地理位置、另一个对象或者数组。
总有一天你会想到把这些对象存储到数据库中。将这些数据保存到由行和列组成的关系数据库中,就好像是把一个丰富,信息表现力强的对象拆散了放入一个非常大的表格中:你不得不拆散对象以适应表模式(通常一列表示一个字段),然后又不得不在查询的时候重建它们。
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同,这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
索引
Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)。
索引含义的区分
你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义,所以有必要在此做一下区分:
- 索引(名词) 如上文所述,一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库,它是相关文档存储的地方,index的复数是indices 或indexes。
- 索引(动词) 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引(名词)里,以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字,差别是,如果文档已经存在,新的文档将覆盖旧的文档。
- 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引,例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。
- 默认的,一个文档中的每一个属性都是 被索引 的(有一个倒排索引)和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。
创建索引
为了创建员工目录,我们将进行如下操作:
- 为每个员工的文档(document)建立索引,每个文档包含了相应员工的所有信息。
- 每个文档的类型为employee。
- employee类型归属于索引megacorp。
- megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。
实际上这些都是很容易的(尽管看起来有许多步骤)。我们能通过一个命令执行完成的操作:
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息:
名字 | 说明 |
---|---|
megacorp | 索引名 |
employee | 类型名 |
1 | 这个员工的ID |
很简单吧!它不需要你做额外的管理操作,比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档,Elasticsearch已经内置所有的缺省设置,所有管理操作都是透明的。