Elasticsearch支持哪些不同的数据类型?底层原理是什么?

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检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch支持哪些不同的数据类型?底层原理是什么?

Elasticsearch支持以下不同的数据类型:

Text:用于存储文本数据,支持全文搜索和分词。

Keyword:用于存储关键字数据,不支持分词,通常用于排序、聚合等场景。

Numeric:用于存储数值类型数据,包括整型、浮点型等,支持数值计算和排序。

Date:用于存储日期类型数据,支持日期计算和排序。

Boolean:用于存储布尔类型数据,支持逻辑运算。

Binary:用于存储二进制数据,如图像、音频、视频等。

Geo:用于存储地理位置数据,支持地理位置搜索和聚合。

底层原理是,Elasticsearch使用Lucene作为其核心搜索引擎,而Lucene支持多种数据类型的存储和索引。对于文本数据,Elasticsearch会对其进行分词处理,将其分成一个个词项,并使用倒排索引技术来存储和查询这些词项。对于数值和日期类型数据,Elasticsearch会将其转换成一些内部表示形式,以支持数值计算和排序。对于地理位置数据,Elasticsearch会将其存储为地理坐标,并使用GeoHash等技术来进行地理位置搜索和聚合。对于二进制数据,Elasticsearch会将其存储为字节数组,并使用一些插件和库来处理和查询这些数据。无论是哪种数据类型,Elasticsearch都会根据其特点和使用场景来进行存储、索引和查询的优化。

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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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