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51深入探秘type底层数据结构

本文主要是介绍51深入探秘type底层数据结构,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

type,是一个index中用来区分类似的数据的,类似的数据,但是可能有不同的fields,而且有不同的属性来控制索引建立、分词器
field的value,在底层的lucene中建立索引的时候,全部是opaque bytes类型,不区分类型的
lucene是没有type的概念的,在document中,实际上将type作为一个document的field来存储,即_type,es通过_type来进行type的过滤和筛选
一个index中的多个type,实际上是放在一起存储的,因此一个index下,不能有多个type重名,而类型或者其他设置不同的,因为那样是无法处理的

比如说ecommerce索引下有两个type:elactronic_goods、fresh_goods

elactronic_goods有3个filed:name、price、service_period

fresh_goods有3个filed:name、price、eat_period

{
   "ecommerce": {
      "mappings": {
         "elactronic_goods": {
            "properties": {
               "name": {
                  "type": "string",
               },
               "price": {
                  "type": "double"
               },
	       "service_period": {
		  "type": "string"
	       }			
            }
         },
         "fresh_goods": {
            "properties": {
               "name": {
                  "type": "string",
               },
               "price": {
                  "type": "double"
               },
	       "eat_period": {
		  "type": "string"
	       }
            }
         }
      }
   }
}

这两个type对应的document

elactronic_goods:

{
  "name": "geli kongtiao",
  "price": 1999.0,
  "service_period": "one year"
}

fresh_goods

{
  "name": "aozhou dalongxia",
  "price": 199.0,
  "eat_period": "one week"
}

在底层的存储是这样子:

索引

{
   "ecommerce": {
      "mappings": {
        "_type": {
          "type": "string",
          "index": "not_analyzed"
        },
        "name": {
          "type": "string"
        }
        "price": {
          "type": "double"
        }
        "service_period": {
          "type": "string"
        }
        "eat_period": {
          "type": "string"
        }
      }
   }
}

这两个type对应的document

elactronic_goods:

{
  "_type": "elactronic_goods",
  "name": "geli kongtiao",
  "price": 1999.0,
  "service_period": "one year",
  "eat_period": ""
}

fresh_goods:

{
  "_type": "fresh_goods",
  "name": "aozhou dalongxia",
  "price": 199.0,
  "service_period": "",
  "eat_period": "one week"
}

底层存储会将不同的type的filed放在一起。

最佳实践,将类似结构的type放在一个index下,这些type应该有多个field是相同的
假如说,你将两个type的field完全不同,放在一个index下,那么就每条数据都至少有一半的field在底层的lucene中是空值,会有严重的性能问题

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