KevinBrain的博客

默认情况下， 结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高， 排名越靠前。在ElasticSearch的查询结果中， 相关性分值会用 _score 字段来给出一个浮点型的数值， 所以默认情况下， 结果集以 _score 进行倒序排列。过滤语句与 _score 没有关系， 但是有隐含的查询条件 match_all 为所有的文档的 _score设值为 1 。 也就相当于所有的文档相关性是相同的。

请求体查询(下文简称查询)， 并不仅仅用来处理查询， 而且还可以高亮返回结果中的片段， 并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议。相对于神秘的查询字符串方法， 请求体查询允许我们使用结构化查询Query DSL(Query Domain Specific Language)。

Elasticsearch中的映射(mapping)机制用于进行字段类型确认， 将每个字段匹配为一种确定的数据类型( string , number , booleans , date 等)。分析(analysis)机制用于进行全文文本(Full Text)的分词， 以建立供搜索用的反向索引。通过这两者可以知道数据是如何在Elasticsearch中被索引的。

我们学习了将数据放入索引然后检索它们的所有方法，本文主要关于数据是如何在集群中分布和获取的相关技术细节。知道数据在Elasticsearch如何分布它就会很好的工作。当你索引一个文档， 它被存储在单独一个主分片上。进程不能是随机的， 因为我们将来要检索文档。 事实上， 它根据一个简单的算法决定：shard = hash(routing) % number_of_primary_shardsrouting 值是一个任意字符串， 它默认是 _id 但也可以自定义。 这个 routing 字符串通过

免责声明：本专栏的内容都是在读了《Elasticsearch权威指南（ 中文版）》书籍后整理的读后感及部分内容笔记，具体内容请查阅原著内容。前言传统上， 我们以行和列的形式把数据存储在关系型数据库中， 相当于使用电子表格。 这种固定的存储方式导致对象的灵活性不复存在了。对象(object)是一种语言相关， 记录在内存中的的数据结构。 为了在网络间发送， 或者存储它， 我们需要一些标准的格式来表示它。 JSON (JavaScript Object Notation)是一种可读的以文本来表示对.

免责声明：本专栏的内容都是在读了《Elasticsearch权威指南（ 中文版）》书籍后整理的读后感及部分内容笔记，具体内容请查阅原著内容。集群内部工作方式Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。 扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器（ 横向扩展(horizontal scale orscaling out)） 。对于大多数数据库而言， 横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动才能利用这些新添加.

免责声明：本专栏的内容都是在读了《Elasticsearch权威指南（ 中文版）》书籍后整理的读后感及部分内容笔记，具体内容请查阅原著内容。前言：为了搜索， 你懂的Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。 无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、 性能最好的、 功能最全的搜索引擎库。但是， Lucene只是一个库。 想要使用它， 你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中， 更糟糕的是， Lucene非常复.