Elasticsearch的索引,单field索引和多field的联合索引

本文详细介绍了Elasticsearch的索引机制,包括文件存储、倒排索引、Term Dictionary、Term Index以及压缩技巧。此外,还讨论了联合索引的实现方式,如跳表和位图,强调了合理设计ID对查询性能的影响。

  作为一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene基础上的搜索引擎。Elasticsearch 可以用于:分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索;实时分析的分布式搜索引擎;可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。
Elasticsearch的文件存储
  Elasticsearch是面向文档型数据库,一条数据在这里就是一个文档,用JSON作为文档序列化的格式,比如下面这条用户数据:

{
   
   
    "name" :     "XiaoMing",
    "sex" :      "Male",
    "age" :      18,
    "birthDate": "2000/05/01",
    "about" :    "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

在Mysql数据库存储会建立一张User表,有姓名、性别等字段,在Elasticsearch里就是一个文档,当然这个文档会属于一个User的类型,各种各样的类型存在于一个索引当中。以下是将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:

关系数据库     ⇒ 数据库 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ (Columns)
Elasticsearch  ⇒
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