Elasticsearch 索引结构

ES 既不像 MySQL 这样有严格的 Schema，也不像 MongoDB 那样完全无 Schema，而是介于两者之间。

1️⃣ ES 的 Schema 模式
ES 默认是 Schema-less（无模式） 的，允许动态添加字段。
但 ES 也支持 Schema（映射 Mapping），可以手动定义字段类型，类似 MySQL。
区别： MySQL 需要提前定义表结构，ES 则可以自动识别字段类型（但推荐手动定义）。

2️⃣ ES vs MySQL vs MongoDB

特性	ES（Elasticsearch）	MySQL	MongoDB
Schema 约束	动态 Schema，可手动定义	严格 Schema（表必须有固定结构）	无 Schema（每条记录可有不同字段）
数据存储格式	JSON 文档	表行列存储	BSON 文档
索引方式	自动索引所有字段（全文检索优化）	索引需手动创建	可选索引
扩展性	分布式架构，横向扩展方便	主从复制，扩展有限	分片+副本，可扩展
查询方式	DSL 查询（类似 SQL）	SQL 查询	BSON 查询

3️⃣ ES 的 Schema 示例
💡 默认动态模式（Schema-less） 如果你没有手动定义 Mapping，ES 会自动推测字段类型：

PUT my_index/_doc/1
{
   
  "name": "iPhone",
  "price": 999.99,
  "release_date": "2025-02-11"
}

📌 ES 会自动创建 my_index 索引，并推测：
name: text
price: float
release_date: date

💡 手动定义 Schema

PUT my_index
{
   
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "name": {
    "type": "keyword" },
      "price": {
    "type": "float" },
      "release_date": {
    "type": "date" }
    }
  }
}

📌 这样可以避免 ES 自动推测错误（例如 keyword vs text）。

🚀 ES 适用于大规模搜索场景，但不是严格关系型数据库的替代品！

在 Elasticsearch（ES）中，索引（Index） 相当于 关系型数据库中的表，它存储的是一组结构化的数据文档。每个索引包含多个 文档（Document），每个文档都有唯一的 ID，并且存储在多个 分片（Shard） 中。

📌 示例：广告投放日志索引
假设我们在 广告投放业务 中存储广告曝光日志，索引名为 ad_impressions_2025-02-11（按日期分索引）。

1️⃣ 定义索引（Mapping）

PUT ad_impressions_2025-02-11
{
   
  "settings": {
   
    "number_of_shards": 10,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "ad_id": {
    "type": "keyword" },
      "campaign_id": {
    "type": "keyword" },
      "user_id": {
    "type": "keyword" },
      "timestamp": {
    "type": "date" },
      "device_type": {
    "type": "keyword" },
      "country": {
    "type": "keyword" },
      "click": {
    "type": "boolean" },
      "cost": {
    "type": "float" }
    }
  }
}

📌 说明
索引名称：ad_impressions_2025-02-11（每天创建一个新索引）
分片：10 个（number_of_shards: 10，适用于大数据量）
副本：1 份（number_of_replicas: 1，保证数据安全）

字段类型：
ad_id、campaign_id、user_id：keyword（精准查询）
timestamp：date（时间筛选）
click：boolean（是否点击广告）
cost：float（广告投放成本）

2️⃣ 插入数据（广告曝光日志）

POST ad_impressions_2025-02-11/_doc/1
{
   
  "ad_id": "AD12345",
  "campaign_id": "CMP67890",
  "user_id": "U001",
  "timestamp": "2025-02-11T10:30:00Z",
  "device_type": "mobile",
  "country": "US",
  "click": true,
  "cost": 0.5
}