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基本概念笔记(Document、Index)

文档 — Document

  • Elasticsearch是面向文档的，文档是所有搜索数据的最小单位
  • 文档会被序列化成Json格式，保存在elasticsearch中
  • 每个文档都有一个Unique ID（可以自己制定也可以通过elasticsearch自动生成）
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
  • _all 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 — Index

  • 索引是文档的容器，是一类文档的结合
    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字段类型
    Shard 体现了物理空间的概念：索引中的数据分散在Shard中
  • Mapping和Setting
    Mapping定义文档字段的类型
    Setting定义不同的数据分布
Type
  • 在7.0之前 一个index可以设置多个types
  • 6.0开始，Type已经被废弃，7.0开始一个索引只能创建一个Type => ‘_doc’

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          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
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    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
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  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
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    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
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