es数据结构（es6set数据结构）

## Elasticsearch 数据结构### 简介Elasticsearch (ES) 是一款开源的搜索和分析引擎，建立在 Apache Lucene 之上。它提供了一种高效的方式来存储、搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。ES 使用 JSON 格式来存储和检索数据，并以文档为基本单位进行组织。### 1. 文档 (Document)

文档是 ES 中数据的基本单位，类似于数据库中的行。

每个文档都包含一个或多个字段 (field)，每个字段都对应一个特定类型的值。

文档可以使用 JSON 格式表示，例如：```json {"name": "John Doe","age": 30,"city": "New York" } ```### 2. 索引 (Index)

索引是 ES 中用来存储文档的逻辑容器，类似于数据库中的表。

一个索引可以包含多个文档。

索引可以用于组织和管理数据，例如将所有用户数据存储在一个索引中，将所有产品数据存储在另一个索引中。### 3. 类型 (Type)

类型是索引中的一种逻辑分组，它可以用来对文档进行分类。

每个索引可以包含多个类型，但从 ES 7.0 开始，类型不再是必需的，默认情况下所有文档都属于同一个类型 `_doc`。

类型允许你对文档进行分组并施加不同的映射规则。### 4. 字段 (Field)

字段是文档中的一个属性，它对应一个特定的值。

每个字段都有一个类型，例如字符串、数字、日期等。

字段类型决定了如何存储和检索字段数据。### 5. 映射 (Mapping)

映射定义了索引中每个字段的类型、格式和其他属性。

映射允许 ES 了解如何存储和检索每个字段的数据。

例如，你可以使用映射来指定字符串字段的长度、数字字段的精度、日期字段的格式等等。### 6. 倒排索引 (Inverted Index)

ES 使用倒排索引来实现快速搜索。

倒排索引将每个字段的值与包含该值的文档进行关联。

例如，如果文档 `A` 和 `B` 都包含字段 `city` 的值为 "New York"，那么倒排索引中将存储 "New York" 与文档 `A` 和 `B` 的关联信息。### 7. 分词器 (Analyzer)

分词器用于将文本数据分解成更小的单元，例如单词或词干。

分词器允许 ES 在搜索时匹配更广泛的词语变体，例如匹配 "cat" 或 "cats" 的搜索可以匹配到 "cat" 和 "cats" 的所有变体。### 总结ES 的数据结构基于文档、索引、类型、字段和映射等概念。这些结构允许 ES 高效地存储、搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。倒排索引和分词器等技术进一步提高了 ES 的搜索性能和灵活性。希望这篇简要的介绍能够帮助你更好地理解 ES 的数据结构。如果你想了解更多关于 ES 的信息，请参考官方文档或其他相关资料。

Elasticsearch 数据结构

简介Elasticsearch (ES) 是一款开源的搜索和分析引擎，建立在 Apache Lucene 之上。它提供了一种高效的方式来存储、搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。ES 使用 JSON 格式来存储和检索数据，并以文档为基本单位进行组织。

1. 文档 (Document)* 文档是 ES 中数据的基本单位，类似于数据库中的行。 * 每个文档都包含一个或多个字段 (field)，每个字段都对应一个特定类型的值。 * 文档可以使用 JSON 格式表示，例如：```json {"name": "John Doe","age": 30,"city": "New York" } ```

2. 索引 (Index)* 索引是 ES 中用来存储文档的逻辑容器，类似于数据库中的表。 * 一个索引可以包含多个文档。 * 索引可以用于组织和管理数据，例如将所有用户数据存储在一个索引中，将所有产品数据存储在另一个索引中。

3. 类型 (Type)* 类型是索引中的一种逻辑分组，它可以用来对文档进行分类。 * 每个索引可以包含多个类型，但从 ES 7.0 开始，类型不再是必需的，默认情况下所有文档都属于同一个类型 `_doc`。 * 类型允许你对文档进行分组并施加不同的映射规则。

4. 字段 (Field)* 字段是文档中的一个属性，它对应一个特定的值。 * 每个字段都有一个类型，例如字符串、数字、日期等。 * 字段类型决定了如何存储和检索字段数据。

5. 映射 (Mapping)* 映射定义了索引中每个字段的类型、格式和其他属性。 * 映射允许 ES 了解如何存储和检索每个字段的数据。 * 例如，你可以使用映射来指定字符串字段的长度、数字字段的精度、日期字段的格式等等。

6. 倒排索引 (Inverted Index)* ES 使用倒排索引来实现快速搜索。 * 倒排索引将每个字段的值与包含该值的文档进行关联。 * 例如，如果文档 `A` 和 `B` 都包含字段 `city` 的值为 "New York"，那么倒排索引中将存储 "New York" 与文档 `A` 和 `B` 的关联信息。

7. 分词器 (Analyzer)* 分词器用于将文本数据分解成更小的单元，例如单词或词干。 * 分词器允许 ES 在搜索时匹配更广泛的词语变体，例如匹配 "cat" 或 "cats" 的搜索可以匹配到 "cat" 和 "cats" 的所有变体。

总结ES 的数据结构基于文档、索引、类型、字段和映射等概念。这些结构允许 ES 高效地存储、搜索和分析大量的结构化和非结构化数据。倒排索引和分词器等技术进一步提高了 ES 的搜索性能和灵活性。希望这篇简要的介绍能够帮助你更好地理解 ES 的数据结构。如果你想了解更多关于 ES 的信息，请参考官方文档或其他相关资料。