ElasticSearch基本概念

本文内容参考了田雪松老师编著的《Elastic Stack应用宝典》

对比关系型数据库

• 索引（Index）相当于库
• 映射类型（Mapping Type）相当于表
• 文档（Document）相当于行
• 文档字段（Field）相当于列

索引

Elasticsearch没有引入库的概念，而是将文档的容器直接称为索引（Index）​。而这里的索引就是倒排索引，或者更准确的说是一组倒排索引。因为Elasticsearch中所有数据的检索都必须要通过倒排索引来检索，离开了倒排索引文档就相当于不存在。所以从检索的角度来看，文档以倒排索引的形式表现其存在性。

编入索引的信息包括文档ID、词项在字段中出现的频率、词项在字段中的次序、词项在字段中的起止偏移量等信息。

文档ID

文档ID是词项来源文档的编号，是文档的惟一标识，可用于存在性检索。文档ID由文档中的元字段_id保存。

词频

词项在字段中出现的频率一般称为词频（Term Frequency）​，它可以反映检索结果的相关性，词项在文本中出现的频率越高与检索的相关性也就越高。

词序

词项在字段中的次序（以下简称词序）记录的是某一词项在所有词项中的次序，主要用于短语查询（Phrase Query）​。

词项偏移量

词项在字段中的起止偏移量（以下简称词项偏移量）​，给出了词项在字段中的实际位置，一般用于高亮检索结果。

例如，在“Elasticsearch is a search engine”中，search这个词项在整个文本中只出现了1次，所以它的词频为1；而search之前还有3个词项，所以词序为3（词序起始位置为0）​；最后，由于search在整个短语中的位置是第19~24之间，所以偏移量为［19，25）

映射类型

映射类型（Mapping Type）是定义文档与索引映射关系的一种方式。

在Elasticsearch版本6之前，一个索引中是可以定义多个映射类型。事实上，映射类型这个概念的引入使得Elasticsearch的这些概念在整体上都变得混乱，Elasticsearch官方已经开始弱化映射类型的概念。

在6.0版本以后映射类型的概念还将延续，但在映射中只能有一个映射类型，而不允许再定义多个映射类型；而在7.0版本以后，映射类型的概念被彻底删除。

索引是存储文档的容器，文档在存储前会做文档分析并编入倒排索引。而文档从全文数据到索引的转变由映射（Mapping）定义，这是另一个在Elasticsearch中非常重要的概念。映射介于文档与索引之间，所以一般是在创建索引时指定文档与索引的映射关系。映射的概念比较难理解，想要理解它就得先理解Elasticsearch中的文档概念。

文档

在Elasticsearch中，数据存储和检索的基本单元是文档。Elasticsearch的文档使用JSON格式。Elasticsearch对外开放的接口以REST为主，而REST本身也是以JSON为通用数据交换格式。可以预先定义好属性和数据类型。为了明确概念，文档的JSON属性为字段（Field）​，即文档字段，以区别在其他领域中使用的JSON属性。

文档字段

文档字段（Field）可以理解为文档的一个结构化特征。由于文档中的数据分散在各个字段中，所以索引文档肯定都是针对文档字段进行的。在默认情况下，文档的所有字段都会创建倒排索引。这可以通过字段的index参数来设置，其默认值为true，即字段会被编入索引。在编入索引时，一般不会将字段值整体编入。比如text类型的字段来说，它们会被解析为词项后再以词项为单位编入索引。

元字段

文档字段可以分为两类：一类是元字段（Meta-field）​；另一类是用户定义的业务字段。元字段不需要用户定义，在任一文档中都存在，例如在前面提及的文件ID字段_id就是一个元字段。在名称上它们有一个显著的特征，就是它们都以下划线“_”开头。在学习这些字段时，要从字段索引和字段存储两方面理解它们。有些元字段只是为了存储，它们会出现在文档检索的结果中，但却不能通过这个字段本身做检索，比如_source字段。而有些元字段则只是为了索引，它会创建一个索引出来，用户可以在这个索引上检索文档，但这个字段却不会出现最终的检索结果中，如_all字段。此外，也并不是所有元字段都是默认开启的，有些元字段是需要在索引中配置开启才可使用的。

​_type

_id和_uid都是文档的标识符，在版本6之前_id仅在映射类型内惟一，而_uid由_type和_id组成并在索引内惟一；

但在6.0.0版之后，映射类型在索引内仅有一个，所以_uid已经被废止，而_id则在索引内惟一。

_source

尽管在默认情况下所有的字段都会被索引，但是这些字段的原始值是不会被编入索引中的。这意味着用户可以通过某一字段的词项检索到文档，但并不能直接取到这个字段的原始值。因为字段的索引最多只包含上述四项内容，并不包含字段原始值。

为什么字段原始值不会被编入索引呢？这显然还是出于对性能与效率的考量。还是以“Elasticsearch is a search engine”这段文本为例，文档分析后会提取出5个词项并编入索引。如果这5个词项都在索引中保留字段的原始值，那么这段文本就要被保留5次。而对于很多文档来说，它们的文本内容要比这大得多，如果都保留下来这对于存储空间的浪费将是十分惊人的。

尽管单个字段的原始值不会被保存，但索引提供了一个叫_source的字段用于存储整个文档的原始值。_source字段有一个特性，那就是这个字段在默认情况下是不会被索引的，但是每个查询默认都会带着_source字段返回。_source字段保存的源文档信息是在索引文档时以JSON形式传递过来的最原始文档。

_field_names

_field_names字段用于给所有有值的字段名称做索引，这可以用于检索某一字段是否存在。