データベースとしてのElasticsearch - Qiita
はじめに Elasticsearchはスケーラビリティに優れた全文検索エンジンですが、Relational Database(以下RDB)が持つ汎用性や機能の豊富さも追求しているように思います。この記事ではRDBの基本機能がどこまでElasticsearchで実現できるかをまとめました。データベースの知識だけで、全文検索を知らなかった私がElasticsearchを勉強し始めた頃に意外に感じた事を中心に両者の違いを比較しています。APIについては言語ごとの違いは言及せず、REST APIについてのみ述べています。特にバージョンの記述がない場合はElasticsearch 5.1を前提にしています。RDBは近年ポピュラーなOracle, SQLServer, DB2, Sybase, PostgreSQL, MySQLなどが準拠しているSQL92標準を前提としています。 基本的な違い RDB
Elasticsearchインデクシングパフォーマンスのための考慮事項 - Qiita
マッピングタイプを使いすぎないようにする Elasticsearchでは１つのインデックスの中に複数の異なるスキーマ定義を持つことができる。このスキーマ定義をマッピングタイプという。単に「タイプ」と呼ばれる事もある。フィールドのデータタイプとは別の概念。インデックスはデータベースに、マッピングタイプはその中のテーブルに例えられる事が多いが、同じ名前のフィールドはマッピングタイプが異なっていても定義が共有されたりして、データベースのテーブルほど互いに独立していない中途半端なものになっている。（2.0より前のバージョンではタイプごとにフィールド定義が異なっていても多少使えたりしたが、2.0以降は厳密に禁止されるようになった. 参照：Conflicting field mappings） タイプが異なっていてもデータは同じLuceneインデックスの中に混ざって入ってしまうため、タイプ間で互いに影
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