Elasticsearch学习2Elasticsearch数据类型简介

1.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。这将会是完全不同的一种面对数据的思考方式，这也是为什么 Elasticsearch 可以执行复杂的全文搜索的原因。

2.Elasticsearch使用 JSON (或称作JavaScript Object Notation ) 作为文档序列化的格式。JSON 已经被大多数语言支持，也成为 NoSQL 领域的一个标准格式。它简单、简洁、易于阅读。

把这个 JSON 想象成一个用户对象:

{
    "email":      "john@smith.com",
    "first_name": "John",
    "last_name":  "Smith",
    "about": {
        "bio":         "Eco-warrior and defender of the weak",
        "age":         25,
        "interests": [ "dolphins", "whales" ]
    },
    "join_date": "2014/05/01",
}

虽然 user 这个对象非常复杂，但是它的结构和含义都被保留到 JSON 中了。在 Elasticsearch 中，将对象转换为 JSON 并作为索引要比在表结构中做相同的事情简单多了。

3.在 Elasticsearch 中，存储数据的行为就叫做 索引(indexing) ，但是在我们索引数据前，我们需要决定将数据存储在哪里。

在 Elasticsearch 中，文档属于一种 类型(type)，各种各样的类型存在于一个 索引 中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处：

关系数据库     ⇒ 数据库 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch  ⇒ 索引   ⇒ 类型  ⇒ 文档  ⇒ 字段(Fields)

一个 Elasticsearch 集群可以包含多个 索引（数据库），也就是说其中包含了很多 类型（表）。这些类型中包含了很多的 文档（行），然后每个文档中又包含了很多的 字段（列）。

4. 添加一条索引,采用post方式

每个 document 都有一个 id，如果不指定则会自动生成。可以看到插入成功之后，生成了 "_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS" 。插入命令使用 Post 请求，方便使用和测试。

查询创建的索引