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理解 Index し Mapping て Elasticsearch

もちろん！ Index と Mapping の 説明と例の翻訳は次のとおりです Elasticsearch。

Index の Elasticsearch

入力 Index は Elasticsearch 、従来のデータベース管理システム(DBMS) のデータベースに似ています。 関連するドキュメントのコレクションを保存します。 通常、それぞれは Index アプリケーション内の特定の種類のデータに対応します。 たとえば、電子商取引アプリケーションでは、 Index 製品に関する情報を保存する を作成し、 Index ユーザーと注文に関する情報を保存するための を作成できます。

各 Index インチは、 Elasticsearch データ分散のために小さなシャードに分割されます。 シャードは の小さな部分であり Index 、各シャードは Elasticsearch クラスター内の個別のノードに保存できます。 データをシャードに分割すると、検索とクエリのパフォーマンスが最適化され、システムのスケーラビリティが向上します。

たとえば、 という Index 名前の products  新しいファイルを作成するには Elasticsearch 、API または Kibana などの管理ツールを使用して次のコマンドを実行します。 

PUT /products  
{  
  "settings": {  
    "number_of_shards": 3,  
    "number_of_replicas": 2  
  }  
}

上の例では、可用性とデータ バックアップを確保するために、 それぞれ Index products 3 shard つと 2 つを含む を作成しました 。 replica shard

 

Mapping の Elasticsearch

Mapping Elasticsearch が 内でデータを保存および処理する 方法を定義するプロセスです Index。 新しいドキュメントを に追加する場合 Index、 Elasticsearch を使用して Mapping ドキュメント内の各フィールドのデータ型を決定します。 これは、 Elasticsearch さまざまな分野でデータを処理および検索する方法を理解するのに役立ちます。

たとえば、 と (製品名) フィールドと(製品価格) フィールドをそれぞれテキスト型とフロート型として Index products 定義したい場合は  、次のコマンドを実行できます。 Mapping name price 

PUT /products/_mapping  
{  
  "properties": {  
    "name": {  
      "type": "text"  
    },  
    "price": {  
      "type": "float"  
    }  
  }  
}

上の例では、  フィールドのデータ型 と価格フィールドのデータ型を使用して  インデックス Mapping を定義しました 。 これにより、 インデックスの新しいドキュメントを受信したときに、  定義されたデータ型に従って「価格」フィールドが  保存され、処理されることが保証されます。 products name text float Elasticsearch products name

Index Mapping でのデータの整理と管理において重要な役割を果たし ます Elasticsearch。 これらは、 Elasticsearch データを効率的に理解して処理し、検索およびクエリ操作を最適化し、システムに柔軟なスケーラビリティ機能を提供するのに役立ちます。