【技術實驗】Elasticsearch 做資料庫系列之一：表結構定義

Elaticsearch 有非常好的查詢性能，以及強大的查詢文法。在一定場合下可以替代RDBMS做為OLAP的用途。但是其官方查詢文法并不是SQL，而是一種Elasticsearch獨創的DSL。主要是兩個方面的DSL：

這兩個DSL說實話是不好學習和了解的，而且即便掌握了寫起來也是比較繁瑣的，但是功能卻非常強大。本系列文章是為了兩個目的：

通過類比SQL的概念，實驗并學習Elasticsearch聚合DSL的文法和語義

用 python 實作一個翻譯器，能夠使用 SQL 來完成 Elasticsearch 聚合DSL一樣的功能。這個小腳本可以在日常工作中做為一件友善的利器

下面是導入Elasticsearch的mapping（相當于關系型資料庫的表結構定義）：

對于把 Elasticsearch 當作資料庫來使用，預設以下幾個設定

把所有字段設定為 not_analyzed

_source 打開，這樣就不用零散地存儲每個字段了，大部分情況下這樣更高效

_all 關閉，因為檢索都是基于 k=v 這樣字段已知的查詢的

執行python import-symbol.py導入完成資料之後，執行：

傳回：

從 mapping 的角度，和表結構定義是非常類似的。除了_source，_all和analyzed這幾個概念，基本上沒有什麼差異。Elasticsearch做為資料庫最大的差別是 index/mapping 的關系，以及 index 通配這些。

作者：陶文，滴滴出行技術專家，在大型遺留系統的重構，持續傳遞能力建設，高可用分布式系統建構方面積累了豐富的經驗。

阿裡雲Elasticsearch已正式釋出啦，Elastic開源官方聯合開發，內建5.5商業版本XPack功能，歡迎開通使用。

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