SolrとElasticsearchに関して独自の観点で比較してまとめています。 （実際に比較検討が必要な場合は、ご自身で実施されるのが良いと思います）
SolrとElasticsearchを比べてみよう
SolrとElasticsearchに関して独自の観点で比較してまとめています。 （実際に比較検討が必要な場合は、ご自身で実施されるのが良いと思います）
データ構造について – AWSで始めるElasticSearch(4) | DevelopersIO
はじめに @smokeymonkeyです。ここまで「とにかくElasticSearchをAWS上で動かす」ことを中心に調べてきました。ここで一度ElasticSearch自体の構造について整理したいと思います。 ElasticSearchの構造 ElasticSearchは大きく以下のようなデータ構造になっています。 index ... その名の通り索引です。このindexに検索対称のドキュメントを格納します。Indexは複数もつことが出来ます。 type ... 格納するドキュメントを種類によって分別することが出来ます。同じfieldリストを持つdocmentの集合体であり、データベースで言えばテーブルに相似します。 document ... 格納されたドキュメントです。また個々のドキュメントの識別子をidと呼びます。ドキュメントは1つ以上の項目(field)を持ち、データベースで言えば
Elasticsearch システム概要
Elasticsearch は、Index や Type など論理的なインデックスを管理するものや、Shard や Replica、Node など物理的なインデックスを管理するものなど、主要要素がいくつもあるのでなるべくわかりやすく整理します。 論理的なインデックスElasticsearch の論理的なインデックスは、Index、Type、Document の３つの要素から構成されています。 論理的なインデックスの構成要素IndexIndex は論理的なインデックスを構成する一番上位のオブジェクトです。Elasticsearch は、複数のIndexをサポートしています。各インデックスを横断して検索することもでき、任意のインデックスのみ検索対象にすることもできる。 TypeType は、各 Index 毎に複数作成可能なRDBのテーブルのようなものです。Type はフィールドやインデックス
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