索引和映射

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在 Elasticsearch（简称 ES）中，索引（Index） 和 映射（Mapping） 是两个重要概念，它们决定了数据的组织方式和搜索性能。

1. 索引（Index）

在 Elasticsearch 中，索引 类似于关系型数据库中的 数据库（Database） 或 表（Table），用于存储和管理一组结构相似的文档。

1. 一个索引包含多个文档，每个文档都有唯一的ID。
2. 每个索引都有自己的倒排索引结构，允许 Elasticsearch 进行高效搜索。
3. Elasticsearch 不是把所有数据存到一个地方，而是把数据拆分成多个小块（分片，Shard），然后分布存储在不同的服务器上。这样既能提高存储容量，也能提高查询速度，并支持分布式扩展。

2. 映射（Mapping）

映射（Mapping） 定义了索引中 字段（Field） 的类型和属性，相当于数据库中的表结构。

1. Elasticsearch 是 无模式（Schema-Free） 的，可以自动推断数据类型，但也可以手动定义数据结构。
2. 通过 Mapping，可以控制字段类型、索引方式、分词规则等。

手动创建Mapping：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"  // 中文分词
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "publish_date": {
        "type": "date"
      },
      "views": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

• title 和 content：定义为 text 类型，使用中文分词器 ik_max_word 和 ik_smart。
• publish_date：定义为 date 类型，存储发布时间。
• views：定义为 integer 类型，存储浏览量。

3. MySQL与Elasticsearch

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)。
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式。
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）。
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）。
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD。