初识ES-es与mysql的概念对比
es的一些概念
elasticsearch中有很多独有的概念,与mysql中略有差别,但也有相似之处。
文档和字段
elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是数据库中的一条商品数据,一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中:
而Json文档中往往包含很多的字段(Field),类似于数据库中的列。
索引和映射
索引(Index),就是相同类型的文档的集合。
例如:
所有用户文档,就可以组织在一起,称为用户的索引;
所有商品的文档,可以组织在一起,称为商品的索引;
所有订单的文档,可以组织在一起,称为订单的索引;
因此,我们可以把索引当做是数据库中的表。
数据库的表会有约束信息,用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此,索引库中就有映射(mapping),是索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束。
mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比:
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 |
是不是说,我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢?
并不是如此,两者各自有自己的擅长支出:
Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中,往往是两者结合使用:
对安全性要求较高的写操作,使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求,使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式,实现数据的同步,保证一致性
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