Ano ang Elasticsearch Documents?

Ano Ang Elasticsearch Documents



Ang Elasticsearch ay isang matatag, nagustuhang solusyon upang mag-imbak ng napakalaki, hindi nakabalangkas, at semi-istruktural na data. Ito ay purong isang database ng NoSQL at gumagamit ng isang ganap na naiibang diskarte sa pag-imbak, pamamahala, at pagkuha ng data. Nag-iimbak ito ng data sa isang dokumento sa JSON na format at gumagamit ng mga rest API para magsagawa ng iba't ibang operasyon sa nakaimbak na data.

Sa blog na ito, ipapakita namin:







Paano Gumagana ang Elasticsearch sa Pag-imbak at Paghahanap ng Data?

Ang mga pangunahing bahagi o hierarchy ng Elasticsearch na ginagamit upang mag-imbak ng data ay nakalista sa ibaba:



  • Dokumento: Ang dokumento ay ang pangunahing bahagi ng Elasticsearch na nag-iimbak ng data sa JSON na format. Gaya ng
  • Mga Index: Ang mga indeks ay tinutukoy bilang mga indeks. Ito ay isang koleksyon ng mga dokumento. Tulad ng sa SQL, ito ay tinutukoy bilang isang Database.
  • Inverted Index: Sinusuportahan nito ang napakabilis na paghahanap ng buong teksto. Iniimbak nito ang salita bilang isang index at ang pangalan ng dokumento bilang sanggunian.

Ano ang Elasticsearch Documents?

Ang dokumentong Elasticsearch ay isang storage unit ng data sa JSON format. Tulad ng mga relational database, ang dokumento ay maaaring tukuyin bilang isang talahanayan o isang hilera ng isang database na nakaimbak sa ilang index. Ang index ay maaaring magkaroon ng maraming mga dokumento at tinutukoy bilang isang database na may maraming mga talahanayan. Karaniwan itong nag-iimbak ng isang kumplikadong istraktura ng data at ini-sterilize ang data sa JSON na format.



Bilang karagdagan, ang bawat dokumento ay maaaring maglaman ng maramihang mga patlang na ' susi: halaga ” pares upang mag-imbak ng data tulad ng isang talahanayan na may maraming mga hanay o mga patlang sa isang relational database. Pagkatapos, ang mga pares ng key-value na ito ay dapat na ma-index sa isang paraan upang matukoy ang pagmamapa ng dokumento. Tinutukoy ng pagmamapa ang uri ng data ng dokumento ayon sa data ng field tulad ng text, float, geo point, oras, at marami pa.





Ang Elasticsearch ay hindi kailanman nag-bound sa amin na paunang tukuyin ang istraktura ng field ng index at ang mga dokumento ay maaaring magkaroon ng iba't ibang istraktura ng field sa isang index. Gayunpaman, kung ang pagmamapa ng field ay tinukoy para sa isang partikular na uri ng data, ang lahat ng mga dokumento ng Elasticsearch sa isang index ay dapat sumunod sa parehong uri ng pagmamapa. Upang tingnan ang paggana ng dokumento upang mag-imbak ng data sa Elasticsearch, pumunta sa susunod na seksyon.

Paano Mag-imbak ng Data sa isang Elasticsearch Document?

Upang mag-imbak ng data sa Elasticsearch, kailangan muna ng user na lumikha ng isang index. Pagkatapos, tukuyin ang mga patlang upang mag-imbak ng data sa dokumentong Elasticsearch. Para sa demonstrasyon, dumaan sa mga nakalistang hakbang.



Hakbang 1: Simulan ang Elasticsearch

Upang patakbuhin ang Elasticsearch database o engine sa system, ilunsad ang terminal ng system gaya ng Command Prompt. Pagkatapos nito, bisitahin ang ' bin ” folder ng Elasticsearch sa pamamagitan ng “ cd ” utos:

cd C:\Users\Dell\Documents\Elk stack\elasticsearch-8.7.0\bin

Pagkatapos nito, isagawa ang batch file ng Elasticsearch upang patakbuhin ang database sa system:

elasticsearch.bat

Hakbang 2: Simulan ang Kibana

Susunod, i-execute ang Kibana sa system. Upang gawin ito, bisitahin ang ' bin ” folder mula sa Command Prompt:

cd C:\Users\Dell\Documents\Elk stack\kibana-8.7.0\bin

Susunod, patakbuhin ang utos sa ibaba upang simulan ang pagpapatupad ng Kibana:

kibana.bat

Tandaan: Kung hindi mo pa na-install at nai-set up ang Elasticsearch at Kibana sa system, mag-navigate sa aming mga post, at tingnan ang step-by-step na pamamaraan upang mai-install ang mga ito sa system.

Para sa Elasticsearch, bisitahin ang aming ' I-install at I-set up ang Elasticsearch Gamit ang .zip sa Windows ” artikulo. Upang i-set up ang Kibana sa Windows, sundin ang ' I-setup ang Kibana para sa Elasticsearch ” artikulo.

Hakbang 3: Mag-login sa Kibana

Pagkatapos simulan ang Kibana sa system, mag-navigate sa default na address ng Kibana ' localhost:5601 ” sa browser, at ibigay ang mga kredensyal sa pag-log in ng Elasticsearch gaya ng “ nababanat ” user at password. Pagkatapos nito, pindutin ang ' Mag log in 'button:

Hakbang 4: Buksan ang Kibana “Dev Tool”

Pagkatapos nito, mag-click sa ' Tatlong pahalang na bar ” icon at buksan ang Kibana “ Dev Tool ” para gumamit ng mga API para mag-imbak, kunin at i-update ang data:

Hakbang 5: Lumikha ng Index

Ngayon, lumikha ng bagong index gamit ang “ ILAGAY / ” Kahilingan sa API:

ILAGAY / data ng empleyado

Ang output ay nagpapakita na ang ' data ng empleyado ” index ay matagumpay na nalikha:

Hakbang 6: Maglagay ng Data sa Dokumento

Ngayon, gamitin ang ' POST ” API para iimbak ang data sa index. Sa kahilingan sa ibaba, ' data ng empleyado 'ay isang index ng Elasticsearch,' _doc ' ay ginagamit upang mag-imbak ng data sa Elasticsearch na dokumento, at ' 1 ” ay ang id:

POST / data ng empleyado / _doc / 1 ?maganda
{
'Pangalan' : 'Raffia' ,
'DOB' : '19-NOV-1997' ,
'naka-imbak' :totoo
}

Hakbang 7: Kunin ang Data Mula sa Elasticsearch Document

Upang ma-access ang data mula sa index o Elasticsearch na dokumento, gamitin ang ' GET ” API gaya ng ginamit sa ibaba:

GET / data ng empleyado / _doc / 1 ?maganda

Ipinapakita ng output na matagumpay naming nakuha ang data mula sa dokumentong Elasticsearch na mayroong id ' 1 ”:

Iyon ay tungkol sa Elasticsearch Document.

Konklusyon

Ang dokumentong Elasticsearch ay karaniwang ginagamit upang mag-imbak ng data sa JSON na format. Tulad ng mga relational database, ang dokumento ay maaaring tukuyin bilang isang hilera na nakaimbak sa ilang index. Ang mga index na ito ay maaaring magkaroon ng maraming mga dokumento tulad ng mga database na may iba't ibang mga talahanayan. Ang mga dokumentong ito ay naglalaman ng maraming mga patlang na ' susi: halaga ” pares para mag-imbak ng data. Ang artikulong ito ay nagpakita kung ano ang Elasticsearch Documents at kung paano gumagana ang mga ito sa Elasticsearch.