详解Elasticsearch数据建模：实例讲解与实战技巧
- 1. 引言
- 1.1 背景与目的
- 1.2 读者预期收获
- 2. 数据建模基础
- 2.1 数据建模概述
- 2.2 索引与映射
- 3. 字段类型详解
- 3.1 Text与Keyword
- 3.2 结构化数据类型
- 4. 检索、聚合及排序
- 4.1 检索
- 4.2 聚合及排序
- 5. 额外存储的建模方案
- 5.1 存储字段
- 5.2 禁用_source
- 6. 数据建模实例演示
- 6.1 动态创建映射关系
- 6.2 手动创建映射关系
- 6.3 新增需求 - 添加大字段
- 6.4 解决大字段带来的性能问题
- 7. mapping中字段的常用参数
- 7.1 参数概览
- 7.2 参数详解
- 8. 数据建模最佳实践
- 8.1 处理关联关系
- 8.2 避免过多字段
- 8.3 避免正则查询
- 9. 案例分析
- 9.1 电商平台商品搜索
- 9.2 日志分析
- 10. 总结
- 2. Elasticsearch基础
- 2.1 Elasticsearch简介
- 2.2 数据建模的重要性
- 3. 数据建模核心概念
- 3.1 概念模型与逻辑模型
- 3.1.1 概念模型的构建
- 3.1.2 逻辑模型的细化
- 3.2 物理模型与数据存储
- 4. 字段类型与建模方案
- 4.1 Text与Keyword类型详解
- 4.2 结构化数据类型选择
1. 引言
1.1 背景与目的
在当今信息爆炸的时代，数据的存储、检索和管理成为了技术领域的一大挑战。Elasticsearch（以下简称ES）作为一款强大的开源搜索引擎，以其高效的搜索性能和灵活的数据建模能力，被广泛应用于日志分析、全文搜索、操作监控等多个领域。本博客旨在深入探讨ES的数据建模实例，并分享实战技巧，帮助读者从理论到实践，全面掌握ES的数据建模方法。
1.2 读者预期收获
通过本博客的学习，读者将能够：
- 理解ES数据建模的基本概念和重要性。
- 掌握ES中数据建模的基本流程和技巧。
- 学习到如何根据业务需求设计合理的索引和映射。
- 通过具体案例，了解ES数据建模在实际应用中的最佳实践。
- 掌握ES的高级特性，如nested对象、join查询等的使用。
2. 数据建模基础
2.1 数据建模概述
数据建模是创建数据模型的过程，它包括概念模型、逻辑模型和物理模型三个阶段。在ES中，数据建模主要关注如何设计索引和映射（mapping），以满足存储、检索和性能的需求。
