我对Elasticsearch的文档感到困惑。
在Basic Concepts: Type中，＆＃34;输入＆＃34;在某种程度上像MongoDB中的集合：
在此索引中，您可以为用户数据定义类型，为博客数据定义另一种类型，为评论数据定义另一种类型。
但在Types and Mappings: Type Takeaways中，它说：
类型不太适合完全不同类型的数据。如果您的两种类型具有互斥的字段集，则意味着您的索引的一半将包含＆＃34;空＆＃34;值（字段将是稀疏的），这最终将导致性能问题。
不是＆＃34;用户＆＃34;和＃34;博客＆＃34;上面提到有相互排斥的字段？ 例如：有＆＃34; name＆＃34;，＆＃34; age＆＃34; ＆＃34;用户＆＃34;和＆＃34; createdAt＆＃34;，＆＃34;内容＆＃34; for＆＃34; blog＆＃34;。
我以前认为Elasticsearch和MongoDB之间的映射关系是：
index＆lt; =＆gt;数据库
type＆lt; =＆gt;集合
不是吗？ 如果没有，它们之间的推荐映射样式是什么？
答案 0 :(得分：1)
类型不太适合完全不同类型的数据。如果您的两种类型具有互斥的字段集，则意味着您的索引的一半将包含＆＃34;空＆＃34;值（字段将是稀疏的），这最终将导致性能问题。
type只是Elasticsearch中的另一个字段，在最基本的层面上。执行GET /my_index/my_type/_search ES时，会为字段my_type运行_type值的预过滤器 - 它就像一个自动过滤器。
不要将索引和类型视为SQL世界中的数据库和表，因为它们不是那样的。
如果您的type1字段f1以及f2和type2的字段为f1和f3，则会有文档使用字段f1，f2，f3。为什么这很重要 - 当使用在字段f1中搜索值的查询计算文档的分数时，字段f1中的字词频率将全局（均为{{ 1}}和type1）因此，如果您从type2搜索f1中的某个值，那么您获得的分数也会受到type1的值的轻微影响f1。
另外，请不要只需遵循主键/外键方法来定义ES中的父/子关系，就不要将一组SQL表转换为ES。
答案 1 :(得分：-1)
You're right, index == database and type == collection for elasticsearch. In RDBMS terms, index is a database and type can be a table which contains many rows(document in elasticsearch).
You could have a different index maintaining user information, with the "name", "age" and other such fields generally attributed to a person, and a different one for blogs with "createdAt", "content", etc. Yet, you might want to have a "user" field inside each blog document to be able to identify the person who posted it. Later, you can apply application-side joins, if need be.