大数据数据存储的搜索引擎Elasticsearch的基础概念的文档

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,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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中的文档概念。


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,每个文档都是一个JSON格式的结构化文本,它可以被索引和搜索。

Elasticsearch中的文档包含以下几个重要的属性:

  1. 索引(index):文档所属的索引名称。
  2. 类型(type):文档所属的类型名称。
  3. ID(_id):文档的ID,由用户指定或自动生成。
  4. 路由(routing):用于确定文档被分配到哪个分片上。
  5. Source(_source):文档的原始内容,以JSON格式进行存储。
  6. 其他字段:除了以上属性外,文档还可以包含其他自定义的字段,用于存储具体业务数据。

在Elasticsearch中,文档是最小的数据单元,它是索引和搜索的基本单位。每个文档都有一个唯一的ID,并且可以被分配到不同的分片上进行存储。同时,Elasticsearch还支持版本控制机制,当多个线程对同一个文档进行操作时,可以通过版本号来解决冲突。

对于大量数据的批量处理,Elasticsearch提供了bulk API接口。通过这个接口,我们可以将多个文档一次性提交到Elasticsearch中进行索引和存储。这种方式可以大大提高数据的处理效率和速度。

总之,Elasticsearch中的文档是大数据存储的重要组成部分。通过合理使用文档,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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