这是我参与8月更文挑战的第10天，活动详情查看：8月更文挑战

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文档（ Document)

• Elasticsearch 是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位
  • 日志文件中的日志项
  • 一本电影的具体信息/一张唱片的详细信息
  • MP3播放器里的一首歌/ 一篇PDF文档中的具体内容
• 文档会被序列化成JSON格式，保存在曰asticsearch中
  • JSON对象由字段组成
  • 每个字段都有对应的字段类型（字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型)
• 每个文档都有一个Unique 0
  • 你可以自己指定ID
  • 或者通过Elasticsearch自动生成

文档的元数据

元数据，用于标注文档的相关信息

• _index-文档所属的索引名
• _type-文档所属的类型名
• id-文档唯一 ID
• _source:文档的原始JSON数据
• _alk整合所有字段内容到该字段，已被废除
• _version:文档的版本信息
• _score:相关性打分

索引

索引是文档的容器，是一类文档的集合

• Index 体现了逻辑空间的概念：每个索引都有自己的 Mapping 定义，用于定义包含的文档的字段名和类型
• Shard 体现了物理空间的概念，索引中的数据分数在Shard上
• Mapping 定义文档字段的类型
• Setting 定义不同的数据分布（分片）

不恰当的 mysql 和 es 对比

RDBMS | Elasticsearch Table | Index(Type) Row | Document Column | Filed Schema | Mapping SQL | DSL

• 在7.0之前，一个Index可以设H多个Types 目前Type己经被Deprecated，7.0开始，一个索引只能创诖一个Type - “_doc”
• 传统关系型数据库和Elasticsearch的区别

Elasticsearch- Schemaless / 相关蚀 /

• 高性能全文检索 => ES
• RDMS -事务性/ Join => MySQL

Kibana 操作

管理索引

• Kibana > 左侧菜单Stack Manager > 索引管理

开发工具，rest api

• 根据名称查索引： GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index
• 状态索引查询：GET /_cat/indices?v&health=green
• 根据文档个数限制：GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc
• 查看索引占用内存：GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc
• 查看索引各种字段：GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs,count,mt