elasticsearch 索引概念
在 Elasticsearch 中，索引（Index）是一种用于组织和存储数据的数据结构。它类似于关系型数据库中的表，但比表更灵活，能够处理大量的非结构化数据。以下是 Elasticsearch 索引的一些关键概念：
1. 索引名称（Index Name）：
  - 索引的唯一标识符，用于区分不同的索引。例如，你可以有一个名为 "logs" 的索引用于存储日志数据。
2. 类型（Type）：
  - 在 Elasticsearch 6.x 及更高版本中，一个索引只能包含一个类型。在 Elasticsearch 7.x 及更高版本中，类型的概念已经过时，因此通常不再使用。相反，一个索引中的文档通常直接属于一个固定的 "_doc" 类型。
3. 映射（Mapping）：
  - 映射定义了索引中的字段及其属性。每个字段都有一个数据类型，例如文本、数字、日期等。映射还包含有关如何索引和查询字段的其他设置。
4. 文档（Document）：
  - 索引中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的行。每个文档都是一个 JSON 格式的数据对象，包含了一个或多个字段的键值对。
5. 分片（Shard）：
  - Elasticsearch 索引可以被分成多个分片，每个分片是一个独立的索引，拥有自己的设置和映射。分片允许 Elasticsearch 在分布式环境中存储和处理大量数据。
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6. 副本（Replica）：
  - 为了提高数据的可用性和容错性，每个索引可以配置多个副本。副本是分片的复制，当主分片不可用时，副本可以被提升为主分片。
7. 倒排索引（Inverted Index）：
  - Elasticsearch 使用倒排索引来快速查文档。倒排索引存储了每个词项（terms）在哪些文档中出现。
8. 分析器（Analyzer）：
  - 分析器定义了在将文本字段索引到 Elasticsearch 时的文本处理步骤。它包括分词、小写转换、去除停用词等操作。
总体而言，索引是 Elasticsearch 存储、搜索和分析数据的核心概念。了解这些概念有助于有效地设计和管理 Elasticsearch 数据存储。

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