ElasticSearch原始 JSON 文档包含在

Elasticsearch是一种基于Lucene的搜索引擎，它允许用户存储和检索结构化和非结构化的数据。当你将数据添加到Elasticsearch中时，原始JSON文档会被作为索引的基础。每个文档都是一个独立的JSON对象，包含了你在索引中想要存储的所有信息。

例如，一个简单的JSON文档示例可能是这样的：

{
  "_id": "1",
  "title": "Document Title",
  "author": "John Doe",
  "content": "This is a sample document.",
  "timestamp": "2022-01-01T00:00:00"
}

在这个例子中，`_id`通常是系统自动生成的唯一标识符，其他键如`title`, `author`, `content`和`timestamp`则是你希望搜索或检索的具体信息。

当你通过Elasticsearch API（如RESTful API或Transport Client）插入、更新或检索文档时，这些JSON文档会直接与API交互。你可以在创建索引时指定映射（mapping），也就是如何解析和存储这些JSON字段的信息，包括它们的数据类型和分析器。

相关问题

ElasticSearch设计文档

好的，我能为您提供一些关于ElasticSearch设计文档的信息。

首先，ElasticSearch是一个分布式、可扩展的搜索和分析引擎，它使用Lucene库作为其核心搜索引擎。ElasticSearch的设计目标是为了实现高吞吐量和低延迟的全文搜索，同时支持结构化和非结构化数据的搜索和分析。

以下是ElasticSearch设计文档的主要内容：

1. 数据存储：ElasticSearch使用分片和副本的方式存储数据，每个分片可以存储大量的数据，并且可以在集群中的多个节点上进行复制。这种设计保证了数据的高可用性和可扩展性。

2. 数据索引：ElasticSearch使用倒排索引的方式索引数据，这种索引方式可以快速地查找和过滤数据，同时支持全文搜索、模糊搜索、短语搜索等多种搜索方式。

3. 搜索算法：ElasticSearch使用BM25算法进行搜索，该算法可以根据查询词的重要性和文档的相关性来计算文档的得分，从而得出最匹配的结果。

4. 查询语言：ElasticSearch支持多种查询语言，包括基于JSON的原始查询语言、结构化查询语言、全文搜索查询语言等，可以满足不同的搜索需求。

5. 分布式架构：ElasticSearch是一个分布式系统，可以在多个节点上运行，每个节点可以处理搜索请求和存储数据。ElasticSearch使用了一系列分布式技术，包括分片、副本、负载均衡、路由等，来保证数据的高可用性和可扩展性。

以上是ElasticSearch设计文档的基本信息，希望对您有所帮助。如果您有其他问题，可以继续问我。

Elasticsearch 字段名的原始值

在 Elasticsearch 中，每个文档都有一个 "_source" 字段，它包含了整个文档的原始 JSON 对象。默认情况下，Elasticsearch 会将文档中的每个字段名都进行分词处理，以便于进行全文搜索。但是如果您需要对某个字段进行精确匹配，而不是对其中的单词进行搜索，那么可以使用字段名的原始值进行查询。

例如，如果您的文档有一个字段名为 "my_field_name"，则可以使用以下查询来对该字段进行精确匹配：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "_index": "my_index",
      "_type": "my_document_type",
      "_id": "my_document_id",
      "_routing": "my_routing_value",
      "_source": "my_source_value",
      "_my_field_name": "my_field_value"
    }
  }
}

在上面的查询中，我们在字段名前加上了下划线 "_"，以指示 Elasticsearch 搜索该字段名的原始值，而不是分词后的值。这样就可以对整个字段名进行精确匹配了。需要注意的是，使用字段名的原始值进行查询可能会影响性能，因此应该谨慎使用。