大数据数据存储的搜索引擎Elasticsearch的基础概念的映射

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 在大数据存储领域,搜索引擎Elasticsearch已经成为了一种非常受欢迎的解决方案。作为一名阿里云开发者社区的博主,本文将会从大数据存储的角度,深入探讨Elasticsearch中的映射概念。


首先,我们需要了解什么是Elasticsearch。它是一个基于Lucene库的分布式、开源、RESTful的全文搜索引擎。Elasticsearch能够快速地存储、搜索和分析大量数据,而且支持多种数据类型。在Elasticsearch中,映射是用于定义文档结构和属性的一种方式。

Elasticsearch中的映射包含以下几个重要的属性:

  1. 索引(index):映射所属的索引名称。
  2. 类型(type):映射所属的类型名称。
  3. 字段(field):映射定义的字段,包括字段名称、数据类型、分词器等信息。

通过映射,我们可以定义文档的结构和属性,以便进行高效的搜索和检索。在Elasticsearch中,映射包含两种类型:动态映射和静态映射。

动态映射是指当向一个不存在的索引添加新的文档时,Elasticsearch会自动根据文档的结构和属性生成映射。这种方式可以省去手动创建映射的步骤,但是如果文档结构过于复杂,可能会影响Elasticsearch的性能。

静态映射是指手动创建映射,通过指定字段名称、数据类型、分词器等信息来定义文档的结构和属性。这种方式可以避免动态映射可能带来的性能问题,并且更加灵活。

在实际应用中,我们需要根据具体业务需求,合理选择和配置映射。通过优化映射的结构和属性,我们可以充分发挥Elasticsearch的优势,让它更好地为我们的业务服务。

总之,Elasticsearch中的映射机制是实现高效数据存储和检索的关键所在。通过合理使用映射,我们可以充分利用Elasticsearch的优势,让它更好地为我们的业务服务。

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ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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