MySQL与Elasticsearch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 |
如果我们用了Elasticsearch,还需MySQL吗?
根据需要选型,两者各自有自己的擅长之处:
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Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性
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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
基本概念
索引
- 索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储,可以分为更小的部分。可以把索引看成关系型数据库的表,索引的结构是为快速有效的全文索引准备的,特别是它不存储原始值。
- Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上,每个索引有一或多个分片(shard),每个分片可以有多个副本(replica)。
文档
- 存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档(document)。用关系型数据库来类比的话,一个文档相当于数据库表中的一行记录。
- Elasticsearch和MongoDB中的文档类似,都可以有不同的结构,但Elasticsearch的文档中,相同字段必须有相同类型。
- 文档由多个字段组成,每个字段可能多次出现在一个文档里,这样的字段叫多值字段(multivalued)。
- 每个字段的类型,可以是文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型,一个字段包含其他子文档或者数组。
映射
- 所有文档写进索引之前都会先进行分析,如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤,这种行为叫做映射(mapping)。一般由用户自己定义规则。
- 文档类型在Elasticsearch中,一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如,一个博客应用程序可以保存文章和评论。
- 每个文档可以有不同的结构。不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如,在同一索引中的所有文档类型中,一个叫title的字段必须具有相同的类型。
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