lomtom's Blog

1、核心类型1. 字符串类型string：过期的字符串类型（在ES5之前使用，ES5后被Text和keyword替代）text：全文本。通常用于基于文本的相关性搜索。全文本字段可以分词。全文本字段不用于排序，很少用于聚合等操作。keyword：这种类型适用于结构化的字段区别：keyword：存储数据时候，不会分词建立索引text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引。2. 数字类型类型取值范围long-2^63 到 2^63-1integer-2^31

1、什么是文档?在大多数应用中，多数实体或对象可以被序列化为包含键值对的 JSON 对象。一个 键 可以是一个字段或字段的名称，一个 值 可以是一个字符串，一个数字，一个布尔值， 另一个对象，一些数组值，或一些其它特殊类型诸如表示日期的字符串，或代表一个地理位置的对象：{ "name": "John Smith", "age": 42, "confirmed": true, "join_date": "2014-06-01

往 Elasticsearch 添加数据时需要用到 索引 —— 保存相关数据的地方。索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 。索引可以比作数据库。一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了全部数据中的一部分。而现在我们只需知道一个分片是一个 Lucene 的实例，以及它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。一个分片可以是 主分片或者副本分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索

一、ElasticSearch 中的中文分词器IK分词器对中文具有良好支持的分词器，相比于ES自带的分词器，IK分词器更能适用中文博大精深的语言环境，此外，IK分词器包括ik_max_word和ik_smart，它们有什么区别呢？ik_max_word会将文本做最细粒度的拆分；ik_smart 会做最粗粒度的拆分。下载：方式一、分词器官网：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik。在 https://github.com/medc

Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，这是通常没有预料到的。 它存在还因为原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处。Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索，我们还将介绍结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等。 我们还将探讨为了充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性，应当如何建立数据模型，以及在生产环境中如何配置和监控你的集群。Elasticsearch也使用