Elasticsearch tutorial(二)Elasticsearch术语

本文详细介绍了Elasticsearch的核心概念,包括索引词、文本、分析、集群、节点等。阐述了文本如何转换为索引词,集群和节点的组成与功能,以及分片、索引、类型等的定义和作用,还提及了映射、主键和查询语言等内容。

1. 索引词(term)

在Elasticsearch中索引词是一个能够被索引的精确值。

2. 文本(text)

文本是一段普通的非结构化文字。通常,文本会被分析成一个个的索引词,存储在Elasticsearch的索引库中。

3. 分析(analysis)

分析是将文本转换为索引词的过程,分析的结果依赖于分词器。

4. 集群(cluster)

  1. 集群由一个或多个节点组成,对外提供索引和搜索的功能。
  2. 多个独立的集群之间是通过集群名称来区分的。
  3. 若不设置节点所属的集群名称,则节点会默认加入一个叫"Elasticsearch"的集群。

5. 节点(node)

  1. 一个节点是一个逻辑上独立的服务。
  2. 节点是集群的一部分,可以存储数据,并参与集群的索引和搜索功能。
  3. 如同集群,节点也有唯一的名称,在启动的时候分配。

6. 路由(routing)

路由是指通过散列值选择一个唯一的主分片进行文档存储的过程。

7. 分片(shard)、主分片(primary shard)、副本分片(replica shard)

  1. 分片是单个Lucene的实例。
  2. 主分片数量可定制,默认情况,一个索引有5个主分片。
  3. 每个主分片有0个或多个副本,改副本是主分片的备份。
  4. 主分片与其副本分片通常不会出现在同一个节点上(防止单点故障)。

8. 索引(index)、类型(type)、文档(document)、字段(field)

  1. 索引是具有相同结构的文档集合。
  2. 类型是索引的逻辑分区,一个索引中可以定义一个或多个类型。
  3. 文档是存储在Elasticsearch中的一个JSON字符串。
  4. 字段可以是一个简单值,也可以是数组或复杂对象,一个文档包含0个或多个字段。
  5. 与关系数据结构的对应关系如下:
      Relational DB ⇒ Databases ⇒ Tables ⇒ Rows ⇒ Columns
      Elasticsearch ⇒ Indices ⇒ Types ⇒ Documents ⇒ Fields

9. 映射(mapping)

每个类型都有自己的结构定义,如关系数据库中表结构的定义一样。

10. 主键(ID)

类型中唯一标识改文档的字段,默认生成,也可自定义。

11. 查询语言(DSL)

Domain-specific Language,Elasticsearch所用的结构化查询语言。


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参考 《Elasticsearch技术解析与实战》

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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