什么是Elasticsearch中的索引？一个应用程序有多个索引还是只有一个？假设你为某个汽车制造商建立了一个系统。它处理人、汽车、备件等。你有一个名为制造商的索引，还是有一个人索引，一个汽车索引，第三个备件索引？有人能解释一下吗？
ou6hu8tu1#
好问题，答案比人们想象的要微妙得多。你可以将索引用于几个不同的目的。
最简单和最熟悉的布局是从关系数据库中克隆出来的，你可以（非常粗略地）把索引想象成数据库。
一个ElasticSearch集群可以包含多个Indices（数据库），而这些Types又包含多个Types（表）。这些类型包含多个Documents（行），每个文档都有Properties（列）。因此，在您的汽车制造场景中，您可能有一个SubaruFactory索引。在此索引中，您有三种不同的类型：
Indices
Types
Documents
Properties
SubaruFactory
People
Cars
Spare_Parts
每个类型都包含与该类型对应的文档（例如，斯巴鲁Imprezza文档位于Cars类型中。该文档包含有关该特定汽车的所有细节）。搜索和查询采用以下格式：http://localhost:9200/[index]/[type]/[operation]所以要检索Subaru文档，我可以这样做：
$ curl -XGET localhost:9200/SubaruFactory/Cars/SubaruImprezza
.
现在，现实是索引/类型比我们习惯的RDBMS中的数据库/表抽象灵活得多。它们可以被认为是方便的数据组织机制，根据您如何设置数据而增加性能优势。为了演示一种完全不同的方法，很多人使用ElasticSearch进行日志记录。标准格式是每天分配一个新索引。您的索引列表可能如下所示：
ElasticSearch允许你同时查询多个索引，所以这不是一个问题：
$ curl -XGET localhost:9200/logs-2013-02-22,logs-2013-02-21/Errors/_search=q:"Error Message"
它同时搜索最近两天的日志。由于日志的性质，这种格式具有优势-大多数日志从未被查看过，并且它们以线性时间流组织。为每个日志创建索引更符合逻辑，并且提供更好的搜索性能。.
另一种完全不同的方法是为每个用户创建索引。假设您有一些社交网站，每个用户都有大量的随机数据。您可以为每个用户创建一个索引。您的结构可能如下所示：
请注意，这种设置可以很容易地以传统的RDBM方式完成（例如，“用户”索引，以爱好/朋友/图片作为类型）。相反，出于数据组织和性能原因，有时将数据分开是有意义的。在这个场景中，我们假设每个用户都有 * 很多 * 数据，并且我们希望它们分开。ElasticSearch允许我们为每个用户创建索引。
4ngedf3f2#
@Zach的答案适用于elasticsearch 5.X及以下版本。由于elasticsearch 6.X Type已被弃用，并将在7.X中完全删除。引用elasticsearch文档：最初，我们谈到“索引”类似于SQL数据库中的“数据库”，“类型”等同于“表”。这是一个糟糕的类比，导致了错误的假设。进一步解释，SQL中来自两个不同表的同名两列可以彼此独立。但在elasticsearch索引中这是不可能的，因为它们由相同的Lucene字段支持。因此，elasticsearch中的“index”与SQL中的“database”不太一样。如果索引中有任何相同的字段，它们最终会产生字段类型冲突。为了避免这种情况，elasticsearch文档建议存储每个文档类型的索引。参考：Removal of mapping types
Type
xn1cxnb43#
索引是一种数据结构，用于存储字段到相应文档的Map。其目的是允许更快的搜索，通常以增加内存使用和预处理时间为代价。您创建的索引数量是您应该根据应用程序需求采取的设计决策。您可以为每个业务概念创建索引......您可以为一年中的每个月创建索引......你应该花些时间熟悉lucene和elasticsearch的概念。看一下introductory video和这个带有一些data design patterns的
ctehm74n4#
上面的一个太详细了，在很短的时间内，它可以被定义为
**索引：**是不同类型文档和文档属性的集合，索引也使用了分片的概念来提高性能。例如，一组文档包含了某个社交应用的数据。答案来自tutorialpoints.com
由于索引是不同类型的文档的集合，因此每个问题取决于您想要如何分类。你们有一个名为制造商的索引吗？是的，我们将保留一个与制造商有关的文档。你有一个人的指数，一个汽车和备件的第三个？有人能解释一下吗？想想同一个制造商给许多人在路上驾驶它的例子汽车。所以可能有许多指数取决于使用次数。如果我们深入思考，我们会发现除了第一个问题之外，所有的都是无效的。ElasticSearch文档与SQL文档或CSV或电子表格文档有很大的不同，从一个索引和强大的查询语言中，您可以创建数百万种CSV风格的数据分类文档。由于其惊人的速度和索引能力，我们只为一个客户创建一个索引，从中我们根据需要创建多种类型的文档。例如：所有老人使用同一型号。或一个老人使用所有型号。排列是无限的。
4条答案
按热度按时间ou6hu8tu1#
好问题，答案比人们想象的要微妙得多。你可以将索引用于几个不同的目的。
关系索引
最简单和最熟悉的布局是从关系数据库中克隆出来的，你可以（非常粗略地）把索引想象成数据库。
一个ElasticSearch集群可以包含多个
Indices（数据库），而这些Types又包含多个Types（表）。这些类型包含多个Documents（行），每个文档都有Properties（列）。因此，在您的汽车制造场景中，您可能有一个
SubaruFactory索引。在此索引中，您有三种不同的类型：PeopleCarsSpare_Parts每个类型都包含与该类型对应的文档（例如，斯巴鲁Imprezza文档位于
Cars类型中。该文档包含有关该特定汽车的所有细节）。搜索和查询采用以下格式：http://localhost:9200/[index]/[type]/[operation]
所以要检索Subaru文档，我可以这样做：
.
日志索引
现在，现实是索引/类型比我们习惯的RDBMS中的数据库/表抽象灵活得多。它们可以被认为是方便的数据组织机制，根据您如何设置数据而增加性能优势。
为了演示一种完全不同的方法，很多人使用ElasticSearch进行日志记录。标准格式是每天分配一个新索引。您的索引列表可能如下所示：
ElasticSearch允许你同时查询多个索引，所以这不是一个问题：
它同时搜索最近两天的日志。由于日志的性质，这种格式具有优势-大多数日志从未被查看过，并且它们以线性时间流组织。为每个日志创建索引更符合逻辑，并且提供更好的搜索性能。
.
用户索引
另一种完全不同的方法是为每个用户创建索引。假设您有一些社交网站，每个用户都有大量的随机数据。您可以为每个用户创建一个索引。您的结构可能如下所示：
请注意，这种设置可以很容易地以传统的RDBM方式完成（例如，“用户”索引，以爱好/朋友/图片作为类型）。
相反，出于数据组织和性能原因，有时将数据分开是有意义的。在这个场景中，我们假设每个用户都有 * 很多 * 数据，并且我们希望它们分开。ElasticSearch允许我们为每个用户创建索引。
4ngedf3f2#
@Zach的答案适用于elasticsearch 5.X及以下版本。由于elasticsearch 6.X
Type已被弃用，并将在7.X中完全删除。引用elasticsearch文档：最初，我们谈到“索引”类似于SQL数据库中的“数据库”，“类型”等同于“表”。这是一个糟糕的类比，导致了错误的假设。
进一步解释，SQL中来自两个不同表的同名两列可以彼此独立。但在elasticsearch索引中这是不可能的，因为它们由相同的Lucene字段支持。因此，elasticsearch中的“index”与SQL中的“database”不太一样。如果索引中有任何相同的字段，它们最终会产生字段类型冲突。为了避免这种情况，elasticsearch文档建议存储每个文档类型的索引。
参考：Removal of mapping types
xn1cxnb43#
索引是一种数据结构，用于存储字段到相应文档的Map。其目的是允许更快的搜索，通常以增加内存使用和预处理时间为代价。
您创建的索引数量是您应该根据应用程序需求采取的设计决策。您可以为每个业务概念创建索引......您可以为一年中的每个月创建索引......
你应该花些时间熟悉lucene和elasticsearch的概念。
看一下introductory video和这个带有一些data design patterns的
ctehm74n4#
上面的一个太详细了，在很短的时间内，它可以被定义为
**索引：**是不同类型文档和文档属性的集合，索引也使用了分片的概念来提高性能。例如，一组文档包含了某个社交应用的数据。答案来自tutorialpoints.com
由于索引是不同类型的文档的集合，因此每个问题取决于您想要如何分类。
你们有一个名为制造商的索引吗？是的，我们将保留一个与制造商有关的文档。
你有一个人的指数，一个汽车和备件的第三个？有人能解释一下吗？想想同一个制造商给许多人在路上驾驶它的例子汽车。所以可能有许多指数取决于使用次数。
如果我们深入思考，我们会发现除了第一个问题之外，所有的都是无效的。ElasticSearch文档与SQL文档或CSV或电子表格文档有很大的不同，从一个索引和强大的查询语言中，您可以创建数百万种CSV风格的数据分类文档。
由于其惊人的速度和索引能力，我们只为一个客户创建一个索引，从中我们根据需要创建多种类型的文档。例如：
所有老人使用同一型号。或一个老人使用所有型号。
排列是无限的。