elasticsearch存取数据

Elasticsearch是一种面向文档型数据库，其中的每个文档就是一条数据。类比于关系型数据库MySQL，Elasticsearch存储文档数据的概念类似于MySQL存储数据的概念。Elasticsearch中，数据的存取是通过mapper层接口实现的。您可以定义一个mapper层接口，继承ElasticsearchRepository，并使用该接口进行数据的存取操作。您可以在接口中定义各种方法来满足您的需求，Elasticsearch会根据这些方法自动创建查询语句，从而实现数据的存取。同时，您还可以在yml配置文件中配置Elasticsearch的参数，包括集群名、集群节点地址等。配置完成后，您就可以通过接口来操作Elasticsearch了。

相关问题

elastic search存取的一般的数据是什么类型的

Elasticsearch可以存储和检索各种类型的数据，包括文本、数字、日期、地理位置等。它不对数据类型进行严格的限制，可以根据需要自由定义字段类型。常见的数据类型包括：

1. 文本（Text）：适用于存储大段的文本内容，可以进行全文搜索和分词。
2. 关键字（Keyword）：适用于存储短文本、标签、分类等不需要分词的字段。
3. 数字（Numeric）：包括整数型（integer）、长整型（long）、浮点型（float）等。
4. 布尔（Boolean）：存储布尔值，即true或false。
5. 日期（Date）：用于存储日期和时间信息。
6. 地理位置（GeoPoint）：用于存储地理坐标信息，如经纬度。

此外，Elasticsearch还支持更高级的数据类型，如数组（Array）、对象（Object）等，以满足更复杂的数据结构需求。

所以mysql存的一般是少量数据，elasticsearch一般存取的是海量数据马

是的，一般来说，MySQL适合存储相对较小量的数据，用于事务处理、关系型数据的存储和查询。而Elasticsearch则更适合用于存储和处理海量数据，特别是用于全文搜索和分析结构化和非结构化数据。

Elasticsearch通过将数据分布在多个节点上，实现了分布式存储和横向扩展的能力。它可以处理数百万到数十亿级别的文档，并提供高性能的搜索和聚合功能。同时，Elasticsearch还支持实时数据的索引和搜索，使其非常适合应对快速变化的数据。

当需要进行全文搜索、实时日志分析、推荐系统、监控和大规模数据分析等应用场景时，Elasticsearch通常是一个更合适的选择。而对于传统的关系型数据模型和事务处理，MySQL等关系型数据库则更为常用。