概念
什么是elastic stack（ELK）？
- 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
Beats ←采集数据
Logstash ← 处理/清洗数据
Elasticsearch ← 存储 + 搜索
Kibana ← 展示 + 分析
对比
mysql与elasticsearch的概念做一下对比：
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
|---|---|---|
| Table表 | Index索引 | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row行 | Document文档 | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column列 | Field字段 | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema表结构 | Mapping映射 | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
Mapping
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
- type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text
- 精确值：keyword
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
- index：是否创建索引，默认为true，参与搜索就需要创建。
- analyzer：使用哪种分词器，只有text需要。
- properties：该字段的子字段，也就是嵌套时，加这个。
IK分词器模式
- ik_smart：智能切分，粗粒度
- ik_max_word：最细切分，细粒度
| 模式 | 分词结果 |
|---|---|
| ik_smart | "上海", "自来水", "来自", "海上" |
| ik_max_word | "上海", "上海自来水", "自来水", "来自", "海上" |