elasticsearch简介

ts2009

　　Elasticsearch是 面向文档型数据库，这意味着它存储的是整个对象或者 文档，它不但会存储它们，还会为他们建立索引，这样你就可以搜索他们了。你可以在 Elasticsearch 中索引、搜索、排序和过滤这些文档。不需要成行成列的数据。
　　

　　所以为了创建员工名单，我们需要进行如下操作：
　　

　　为每一个员工的 文档 创建索引，每个 文档 都包含了一个员工的所有信息。
　　每个文档都会被标记为 employee 类型。
　　这种类型将存活在 megacorp 这个 索引 中。
　　这个索引将会存储在 Elasticsearch 的集群中
　　

　　注意在 /megacorp/employee/1 路径下，包含了三个部分：
　　

　　名字内容
　　megacorp索引的名字
　　employee类型的名字
　　1当前员工的ID
　　

　　

　　PUT /megacorp/employee/1
　　{
　　"first_name" : "John",
　　"last_name" :  "Smith",
　　"age" :        25,
　　"about" :      "I love to go rock climbing",
　　"interests": [ "sports", "music" ]
　　}
　　

　　

　　现在，我们已经在 Elasticsearch 中存储了一些数据，我们可以开始根据这个项目的需求进行工作了。第一个需求就是要能搜索每一个员工的数据。
　　

　　对于 Elasticsearch 来说，这是非常简单的。我们只需要执行一次 HTTP GET 请求，然后指出文档的地址，也就是索引、类型以及 ID 即可。通过这三个部分，我们就可以得到原始的 JSON 文档：
　　

　　GET /megacorp/employee/1
　　

　　返回的内容包含了这个文档的元数据信息，而 John Smith 的原始 JSON 文档也在 _source 字段中出现了：
　　

　　{
　　"_index" :   "megacorp",
　　"_type" :    "employee",
　　"_id" :      "1",
　　"_version" : 1,
　　"found" :    true,
　　"_source" :  {
　　"first_name" :  "John",
　　"last_name" :   "Smith",
　　"age" :         25,
　　"about" :       "I love to go rock climbing",
　　"interests":  [ "sports", "music" ]
　　}
　　}
　　

　　全文搜索
　　上面的搜索都很简单：名字搜索、通过年龄过滤。接下来我们来学习一下更加复杂的搜索，全文搜索——一项在传统数据库很难实现的功能。 我们将会搜索所有喜欢 rock climbing 的员工:
　　

　　GET /megacorp/employee/_search
　　{
　　"query" : {
　　"match" : {
　　"about" : "rock climbing"
　　}
　　}
　　}