es如何在一个索引内保存一个集合

在Elasticsearch中，可以使用多个方式来保存一个集合。以下是其中的两种方法：

1. 使用nested类型：可以使用nested类型来保存一个包含多个子文档的集合。每个子文档都有一个独立的_score，并且可以单独查询或排序。nested类型的文档只能通过nested查询来检索。

2. 使用parent/child类型：可以使用parent/child类型来保存一个包含多个子文档的集合。每个子文档都有一个独立的_score，并且可以单独查询或排序。parent/child类型的文档可以通过parent查询或child查询来检索。

需要根据实际需求选择适合的方法来保存集合。

相关问题

elastcisearch 倒排索引

Elasticsearch是一个流行的分布式搜索引擎，它基于倒排索引（inverted index）进行搜索。倒排索引是一种用于搜索的数据结构，它记录每个单词在哪些文档出现过。我们可以将倒排索引看作是一个颠倒过来的字典，以单词为key，以该单词所在的文档集合为value。每个文档由一个文档id标识。

在ES中，倒排索引由一个叫做Lucene的开源工具库维护。当我们创建一个索引时，需要指定一个或多个field（字段）。ES将这些field中的每个单词都进行分词（tokenizer），然后将分得的词项（term）保存到倒排索引中。在现代搜索引擎中，一般会先将文本进行标准化（normalization）处理，例如将大写字母转换成小写、去除标点符号、去除停用词等，以方便进行匹配。

例如，我们有以下两个文档：

Doc1: "I like to eat apples."
Doc2: "I like to eat bananas."

在建立索引之前，我们需要指定field，比如这里我们将文档内容保存到body字段中。ES会对每个文档进行分词，分得的词项如下：

Doc1: {"I", "like", "to", "eat", "apples"}
Doc2: {"I", "like", "to", "eat", "bananas"}

然后ES会将这些term依次加入到倒排索引中，每次加入都要记录该term在哪个文档（doc1或doc2）中出现过。因此，倒排索引会保存如下映射关系：

- "i" -> [Doc1, Doc2]
- "like" -> [Doc1, Doc2]
- "to" -> [Doc1, Doc2]
- "eat" -> [Doc1, Doc2]
- "apples" -> [Doc1]
- "bananas" -> [Doc2]

在查询时，我们输入一个查询语句，ES会将其分词生成term，然后根据倒排索引找到文档集合，计算相关度得分，最后返回相关的文档。例如，查询语句为“like bananas”，分词后得到term为{"like", "bananas"}，我们在倒排索引中找到这两个term所在的文档集合：

- "like" -> [Doc1, Doc2]
- "bananas" -> [Doc2]

这两个集合的交集为[Doc2]，因此最终返回的是文档2，即“我喜欢吃香蕉。”

总之，倒排索引是ES中非常重要的组成部分，它提供了高效的文本检索和搜索引擎的核心功能。

redis和elasticsearch区别

### 回答1：
Redis和Elasticsearch是两种不同的数据库系统，它们的主要区别在于：

1. 数据存储方式不同：Redis是一种基于内存的键值存储系统，而Elasticsearch是一种基于文档的搜索引擎。

2. 数据查询方式不同：Redis主要用于缓存和快速读取数据，支持简单的键值查询和一些基本的数据结构操作，如列表、集合、有序集合等；而Elasticsearch则是专门用于全文搜索和分析数据，支持复杂的查询和聚合操作。

3. 数据处理能力不同：Redis具有高速读写能力和高并发处理能力，适合处理大量的短期数据；而Elasticsearch则具有强大的搜索和分析能力，适合处理大量的长期数据。

4. 数据一致性不同：Redis是一种单机数据库，数据存储在内存中，因此不支持数据持久化和高可用性；而Elasticsearch是一种分布式数据库，支持数据持久化和高可用性，可以通过副本和分片来保证数据的一致性和可靠性。

总之，Redis和Elasticsearch是两种不同的数据库系统，各有其优缺点和适用场景，需要根据具体的业务需求来选择合适的数据库系统。

### 回答2：
Redis和Elasticsearch是两个不同的开源软件，用于不同的用途。

首先，Redis是一种高性能的内存数据库。它是一种键值存储系统，可以将数据保存在内存中，以提供快速的读写操作。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，这使得它非常适合用作缓存和实时计算等场景。Redis还提供了一些高级功能，如发布/订阅、事务和持久化。因为Redis将数据存储在内存中，所以它的读写速度非常快，但是由于数据存储在内存中，所以有可能受到内存限制的约束。

而Elasticsearch是一种全文搜索和分析引擎。它使用分布式搜索和分析引擎Apache Lucene作为其核心引擎，提供了一个强大的搜索和分析平台。Elasticsearch支持快速的全文搜索、实时数据分析和可视化等功能。它能够处理大量的数据，并且支持高可用性和分布式部署。Elasticsearch还提供了丰富的查询语言和API，用于构建复杂的搜索和分析操作。因为Elasticsearch使用磁盘存储数据，所以可以处理大规模的数据集。

综上所述，Redis和Elasticsearch在功能和应用场景上都有所不同。Redis适合于数据缓存和实时计算等场景，而Elasticsearch适合于全文搜索和数据分析等场景。根据具体的需求，可以选择合适的软件来满足不同的应用需要。

### 回答3：
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，而Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎。

首先，它们的用途不同。Redis主要用于高速读写的非关系型数据库，支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希、集合、有序集合等。它提供了快速的数据存取和数据处理能力，适合作为缓存、队列、消息发布-订阅系统等使用。而Elasticsearch则是用于全文搜索、分析和实时数据处理的引擎，通过对大量数据进行索引，提供了强大的搜索和分析功能。

其次，它们的存储方式也不同。Redis将数据存储在内存中，因此具有快速的读写速度，适合处理对性能要求较高的场景。而Elasticsearch则将数据存储在分布式文件系统中，以实现数据的持久化和高可用性。

另外，它们的查询语言也不同。Redis使用类似于键值对的方式进行数据查询，可以通过键获取值，并支持一些简单的操作，如增删改查。而Elasticsearch则使用基于JSON的查询语言，可以进行复杂的全文搜索、聚合分析等操作。

此外，Elasticsearch具备分布式特性，可以将数据分散存储在多个节点上，实现数据的分片和复制，提高了系统的可扩展性和容错性。而Redis在分布式方面的支持较弱，需要借助其他工具才能实现分布式存储和高可用性。

综上所述，Redis和Elasticsearch在用途、存储方式、查询语言和分布式特性等方面存在一些区别。根据实际需求，可以选择合适的数据库来满足业务的需求。