为了让大家对 Elasticsearch 能实现什么及其上手难易程度有一个基本印象,让我们从一个简单的教程开始并介绍索引、搜索及聚合等基础概念。
我们将一并介绍一些新的技术术语,即使无法立即全部理解它们也无妨,因为在本书后续内容中,我们将继续深入介绍这里提到的所有概念。
接下来尽情享受 Elasticsearch 探索之旅。
第一个业务需求是存储员工数据。 这将会以 员工文档 的形式存储:一个文档代表一个员工。存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做 索引 ,但在索引一个文档之前,需要确定将文档存储在哪里。
一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引 ,相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ,每个文档又有 多个 属性 。
你也许已经注意到 索引 这个词在 Elasticsearch 语境中有多种含义, 这里有必要做一些说明:
索引(名词):
如前所述,一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ,是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。
索引(动词):
索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 (名词)中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT
关键词,除了文档已存在时,新文档会替换旧文档情况之外。
倒排索引:
关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树(B-tree)索引 到指定的列上,以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。
+ 默认的,一个文档中的每一个属性都是 被索引 的(有一个倒排索引)和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。我们将在 [inverted-index] 讨论倒排索引的更多细节。
对于员工目录,我们将做如下操作:
-
每个员工索引一个文档,文档包含该员工的所有信息。
-
每个文档都将是
employee
类型 。 -
该类型位于 索引
megacorp
内。 -
该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。
实践中这非常简单(尽管看起来有很多步骤),我们可以通过一条命令完成所有这些动作:
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
注意,路径 /megacorp/employee/1
包含了三部分的信息:
- megacorp
-
索引名称
- employee
-
类型名称
- 1
-
特定雇员的ID
请求体 —— JSON 文档 —— 包含了这位员工的所有详细信息,他的名字叫 John Smith ,今年 25 岁,喜欢攀岩。
很简单!无需进行执行管理任务,如创建一个索引或指定每个属性的数据类型之类的,可以直接只索引一个文档。Elasticsearch 默认地完成其他一切,因此所有必需的管理任务都在后台使用默认设置完成。
进行下一步前,让我们增加更多的员工信息到目录中:
PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}