elasticsearch 弹性搜索索引和关系数据库中的索引有什么区别？

似乎在弹性搜索中，您将在集合上定义索引，而在关系数据库中，您将在列上定义索引。如果整个集合都编制了索引，为什么需要定义它？

弹性搜索从设计上看，对于SQL server或Mongo DB等主存储，不太可能首选搜索引擎

为什么要为整个集合编制索引？

弹性搜索在内部使用一种称为反向索引的结构，该结构存储每个字段（列）的搜索值。 如果字段包含字符串，它将标记它，并执行诸如小写或大写等过滤

无论如何，您只能找到反向索引中可用的数据。 因此，默认情况下，弹性搜索对所有字段执行索引，使其对您可用/可搜索

这与为关系数据库添加索引不同。 在关系数据库中，您拥有所有可用的数据，那么您需要的是索引最常用的列，以便更快地查找。

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但查找包含给定单词一部分的所有行（搜索单词）的效率较低。

不幸的是，使用了“索引”一词，这意味着ES和关系数据库中的内容略有不同（编辑：非常不同），因为它们针对不同的用例进行了优化

数据库中的“索引”是一种二级数据结构，它使

WHERE

查询和

JOIN

快速，并且它们通常存储的值与表中显示的值完全相同。您仍然可以有未编入索引的列，但是

其中

s需要一个在大型表上速度较慢的索引

ES中的“索引”实际上是文档的示意图集合，类似于关系世界中的数据库。ES中可以有不同的“类型”文档，与dbs中的表非常相似。ES为您提供了为每个文档的字段定义的灵活性，无论您希望能够检索它、按它进行搜索还是两者兼而有之。有关这些选项的一些详细信息可以从中找到，例如，还与

\u source

字段（提交给ES的原始JSON）相关

ES使用反向索引高效地查找匹配文档，但最重要的是，它通常将字符串“规范化”为标记，以便可以执行准确的自由文本搜索。例如，可以将句子拆分为单独的单词，将单词规范化为小写等，以便搜索“holland”与文本“holland度假2015”匹配

如果字段没有反向索引，则无法对其执行任何搜索（与dbs的全表扫描不同）。有趣的是，您还可以定义字段，以便使用它们进行搜索，但无法将其检索回来。当最小化磁盘和RAM的使用非常重要时，这主要是有益的。

我将参考：

“在弹性搜索中，您似乎会在 收藏“

在Elasticsearch中，索引就像关系世界中的数据库。 索引包含多个文档，就像关系数据库包含表一样

到目前为止，这是非常清楚的

为了管理大量数据，Elasticsearch（本质上是一个分布式数据库）将每个索引分成更小的块，称为碎片，这些碎片分布在Elasticsearch节点上

混淆始于碎片是基于库的数据结构这一事实。
ApacheLucene的索引属于称为反向索引的索引系列

它被称为“反向索引”，因为它列出了一个术语，即包含该术语的文档：

Term           Document                 Frequency
Brasil         doc_id_1, doc_id_8       4 (2 in doc_id_1, 2 in doc_id_8)
Argentina      doc_id_1, doc_id_6       3 (2 in doc_id_1, 1 in doc_id_6)

因此，正如您在上面所看到的，这个结构存储有关术语的统计信息（频率），以便使基于术语的搜索更有效

（*）这是自然关系的反向

（术语->文档）

，其中文档列出术语

（文档->术语）

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摘要：

1）弹性搜索索引：
“索引”一词有两种不同的用法。
一种是简单的索引，索引就像一个数据库。
另一个令人困惑——碎片是基于一个名为“反向索引”的数据结构

2）关系数据库索引：

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一种与表或视图关联的结构，可加快从表或视图检索行的速度。

在弹性映射中，您可以指定如何对每个字段进行索引（标记化、小写/大写/存储…）。索引有点像SQL数据库，类型类似于表？索引没有您所说的关系链接。弹性索引包含文档（类似sql表的行）。文档中有一些字段（sql表的列），您不使用弹性字段，因为您将使用sql数据库。弹性返回JSON数据。对于纯文本查询，它也非常快速。例如，查找与给定单词的一部分相关的所有文档。另一个非常强大的特性是聚合。