Elasticsearch加拿大28×××最佳实践之核心概念与原理

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　　每一个加拿大28×××联系方式：QQ：2747044651【zhengtuwangluo.com】系统都拥有很多概念，这些概念是作者在设计与实现时为不同的模块或功能做的定义。概念本身只是一个名词，往往会跟随作者的喜好不同而不同，重要的是理解其设计的初衷以及要表达的实际内容，否则很快就会忘记其意义。作为专栏文章的第二篇，本文将从多个方面对Elasticsearch的核心概念进行整理，尽可能由浅入深的交代清楚每个概念，而相关的使用技巧会在后续博文中介绍。本文写作背景是Elasticsearch 5.5。
  为了方便查阅，这里首先列出会涉及到的概念，读者可以根据需要选择性阅读。

• 数据组织
  1.1 逻辑组织
    假设我们在一个业务系统中选择MySQL做数据存储，那么我们需要先创建一个database，再创建一组相关的table。几乎所有的数据存储系统都有类似的设计，这样做的一个基本目的在于对数据进行抽象分类，将描述同种特性的数据放在一起，可以更好的做压缩存储、查询优化等。另一方面，通过这样在逻辑层面对数据进行组织后，可以屏蔽底层的具体细节，方便在应用程序中进行操作。
    Elasticsearch同样具有这样的概念，如下图所示，使用index和doc_type来组织数据。doc_type中的每条数据称为一个document，是一个JSON Object，相关的schema信息通过mapping来定义。mapping不仅仅包括数据类型的定义，还有很多其他元信息的设置，它们共同决定了数据如何被存储和索引。这四个概念实现了Elasticsearch的逻辑数据组织，假设有一批结构化或半结构化数据需要存储，我们会先对数据进行分类，设计相应的index与doc_type，再为每个doc_type设置相关的mapping信息。如果不指定mapping，Elasticsearch会使用默认值，并自动为你推导每个字段的类型，即支持schema free的特性。但是，这种灵活性也会带来一些问题，一方面会失去对数据的控制，即会越来越不清楚你的数据结构，另一方面，自动推导出来数据类型可能不是预期的，会带来写入和查询问题。所以，笔者建议，尽最大可能对schema加以约束。
  

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