一个 Elasticsearch 的 index 分布于一个或多个 shard 之中,而每个 shard 相应于一个 Aache Lucene 的 index。每个 Index 一个或许多的 documents 组成,并且这些 document 可以分布于不同的 shard 之中。 这是如何运作的? Elasticsearch 将索引分成单独的块,称为分片。 此操作在索引级别进行,因为我们在每个索引...
每个Index是有一个或许多的documents组成,并且这些document可以分布于不同的shard之中。 很多人认为index类似于关系数据库中的database。这中说法是有些道理,但是并不完全相同。其中很重要的一个原因是,在Elasticsearch中的文档可以有object及nested结构。一个index是一个逻辑命名空间,它映射到一个或多个主分片,并且可以...
Elasticsearch ‐> Indices ‐> Types ‐> Documents ‐> Fields 3.2 核心概念 1)index索引- 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的),并且当我们要对对应于这个索引中...
当你想要在同一个index中存储不同类型的documents时,type用作这个index的一个逻辑分类/分区。比如,在一个索引中,用户数据是一个type,帖子是另一个type。在后续的版本中,一个index将不再允许创建多个types,而且整个types这个概念都将被删除。 (PS:type是index的一个逻辑分类(或者叫分区),在当前的版本中,它仍然用...
ES 里的 Index 可以看做一个库,而 Types 相当于表,Documents 则相当于表的行。 这里 Types 的概念已经被逐渐弱化,Elasticsearch 6.X 中,一个 index 下已经只能包含一个 type,Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了 用JSON 作为文档序列化的格式,比如一条用户信息: ...
我们在index.py中定义了一个名为get_documents_from_file的函数,它读取json文件并创建一个文档列表。文档对象是LlamaIndex处理信息的基本单位。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # index.pyimportjson,osfromllama_index.coreimportDocument,Settingsfromllama_index.core.node_parserimportSentenceSplitter...
ES里的 Index 可以看做一个库,而 Types 相当于表,Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化,Elasticsearch 6.X 中,一个 index 下已经只能包含一个 type,Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。 2.索引操作 2.1 创建索引 在ES中创建一个索引,就相当于在mysql中创建了一个数据库...
def index_documents(documents_filename, embedding_filename, index_name, client): # Open the file containing text. with open(documents_filename, "r") as documents_file: # Open the file containing vectors. with open(embedding_filename, "r") as vectors_file: ...
Relational DB ⇒ Databases ⇒ Tables ⇒ Rows ⇒ Columns Elasticsearch ⇒ Indices ⇒ Types ⇒ Documents ⇒ Fields 文档举例,它代表了一个 test 对象: { "_index": "test", "_type": "test", "_id": "test", "_version": 1, "found": true, "_source": { "aaa": "zzz" }...
在Elasticsearch 中,文档归属于一种类型 type,而这些类型存在于索引 index 中,我们可以列一些简单的不同点,来类比传统关系型数据库: Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields ...