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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elasticsearch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 相关值 /
•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
References
[1]
更多往期文章在我的个人专栏: https://coderdao.github.io/
