查看“ElasticSearch基础：存储结构”的源代码

[[category:ElasticSearch]]

== 关于 ==
MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构，下面先介绍ES存储相关的概念，然后跟MYSQL做一下对比方便大家理解。

== 基本概念 ==
=== '''Index'''（索引）===
在 Elasticsearch 中索引（Index）'''代表文档数据的集合'''，类似 MySQL 的表。
* （文档指的是 ES 中存储的一条数据）

=== Type（文档类型）===
在 Elasticsearch 老的版本中：文档类型，代表一类文档的集合。【即，Index（索引）类似 MySQL 的数据库、文档类型类似 MySQL 的表】


在新版的 Elasticsearch 中，已经不使用文档类型了，ES 没有数据库的概念，而 Index（索引）类似 MySQL 表的概念。
* 在 Elasticsearch7.0 以后的版本，已经废弃文档类型。

=== '''Document'''（文档）===
Elasticsearch 是'''面向文档'''的数据库，文档是最基本的存储单元，文档类似 MySQL 表中的一行数据。
* 简单的说在 ES 中，文档指的就是一条 '''JSON''' 数据。


Elasticsearch中文档使用json格式存储，因此存储上比Mysql要灵活的多，Elasticsearch支持任意格式的json数据。

例如：一个订单数据，我们可以将复杂的 Json 结构保存到 Elasticsearch 中， MySQL 就无法这样存储数据。
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
{
	"id": 12,
	"status": 1,
	"total_price": 100,
	"create_time": "2019-12-12 12:20:22",
	"user" : { // 嵌套json对象
		"id" : 11,
		"username": "tizi365",
		"phone": "13500001111",
		"address" : "上海长宁区001号"
	}
}
</syntaxhighlight>


注意：
* 文档中的任何 json 字段都可以作为查询条件。
* 文档的 json 格式没有严格限制，可以随意增加、减少字段，甚至每一个文档的格式都不一样也可以。

如：在同一个索引存中，存储格式完全不一样的文档数据
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
{"id":1, "username":"tizi365"}
{"id":1, "title":"好看的包包", "price": 30}
{"domain":"www.tizi365.com", "https": true}
</syntaxhighlight>

=== '''Field'''（文档字段）===
Field（文档字段）即 '''json 字段'''。文档由多个 json 字段（Field）组成， 这里的字段类似 MySQL 中表的字段。


当然Elasticsearch中字段也有类型的，下面是常用的字段类型:
* '''数值类型'''（包括: long、integer、short、byte、double、float）
* '''text'''：支持全文搜索
* '''keyword'''：不支持全文搜索
*: 例如：email、电话这些数据，作为一个整体进行匹配就可以，不需要分词处理。
* '''date'''：日期类型
* '''boolean'''


* Elasticsearch 支持'''动态映射'''，我们可以不必预先定义文档的 json 结构和对应的字段类型，Elasticsearch 会'''自动推断字段的类型'''。

=== '''Mapping'''（映射）===
Elasticsearch 的 mapping（映射）：每个索引都有一个映射规则，我们可以通过定义'''索引的映射规则'''，提前'''定义好文档的 json 结构和字段类型'''。
* 如果没有定义索引的映射规则，Elasticsearch 会在写入数据的时候，根据我们写入的数据字段推测出对应的字段类型，相当于自动定义索引的映射规则。
* 类似 MySQL 中的表结构定义。


* 虽然 Elasticsearch 的自动映射功能很方便，但是实际业务中，对于关键的字段类型，通常预先定义好，避免 Elasticsearch 自动生成的字段类型不是你想要的类型。
*: 例如: ES 默认将字符串类型数据自动定义为 text 类型，但是关于手机号，我们希望是 keyword 类型，这个时候就需要通过 mapping 预先定义号对应的字段类型了。

== 存储结构类比 ==

{| class="wikitable"
! Elasticsearch !! MYSQL 
|-
| Index（索引） || 表
|-
| Document（文档） || 行，一行数据
|-
| Field（文档字段） || 表字段
|-
| Mapping（映射） || 表结构定义
|}