Elasticsearch 和 MySQL 的字段类型在很多方面具有相似之处。这些相似之处主要反映在它们表示基本数据类型的能力上。下面是 Elasticsearch 和 MySQL 中一些相似的字段类型:
-
文本:
- Elasticsearch:
text
和keyword
- MySQL:
VARCHAR
,CHAR
,TEXT
,TINYTEXT
,MEDIUMTEXT
,LONGTEXT
在 Elasticsearch 中,
text
类型通常用于全文搜索,而keyword
类型用于精确值的字符串。在 MySQL 中,VARCHAR
和CHAR
类型用于存储可变长度和固定长度的字符串,而TEXT
类型及其变体用于存储较大的字符串。 - Elasticsearch:
-
数值:
- Elasticsearch:
integer
、long
、short
、byte
、float
、double
、half_float
、scaled_float
- MySQL:
INT
,BIGINT
,SMALLINT
,TINYINT
,MEDIUMINT
,FLOAT
,DOUBLE
,DECIMAL
Elasticsearch 和 MySQL 都支持多种整数和浮点数类型。这些类型在两者之间具有相似的数据表示范围和精度。
- Elasticsearch:
-
日期:
- Elasticsearch:
date
- MySQL:
DATE
,DATETIME
,TIMESTAMP
Elasticsearch 和 MySQL 都支持日期类型,用于表示日期和时间。它们支持不同的日期格式,可以进行日期和时间的查询和计算。
- Elasticsearch:
-
布尔:
- Elasticsearch:
boolean
- MySQL:
BOOL
,BOOLEAN
Elasticsearch 和 MySQL 都支持布尔类型,用于表示
true
或false
。 - Elasticsearch:
尽管 Elasticsearch 和 MySQL 在这些基本数据类型上具有相似之处,但它们在处理和查询数据的方式上有很大不同。Elasticsearch 是一个面向全文搜索和实时分析的分布式搜索引擎,而 MySQL 是一个关系型数据库管理系统,主要用于存储结构化数据。因此,它们在数据建模、索引、查询和性能优化等方面具有不同的特点和优势。
以下是一个 Elasticsearch 和 MySQL 示例,展示了如何使用两者分别存储和查询一组书籍数据。
假设我们有以下书籍数据:
- 书名: “活着”, 作者: “余华”, 出版日期: “1992-01-01”, 类别: “小说”
- 书名: “百年孤独”, 作者: “加西亚·马尔克斯”, 出版日期: “1967-05-30”, 类别: “小说”
- 书名: “人类简史”, 作者: “尤瓦尔·赫拉利”, 出版日期: “2011-01-01”, 类别: “历史”
在 Elasticsearch 中,我们可以执行以下操作:
- 创建一个名为
books
的索引:
curl -X PUT "localhost:9200/books?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"mappings": {
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"author": { "type": "keyword" },
"publish_date": { "type": "date" },
"category": { "type": "keyword" }
}
}
}'
- 向
books
索引中添加书籍文档:
# 添加《活着》
curl -X POST "localhost:9200/books/_doc?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "活着",
"author": "余华",
"publish_date": "1992-01-01",
"category": "小说"
}'
# 添加《百年孤独》
curl -X POST "localhost:9200/books/_doc?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "百年孤独",
"author": "加西亚·马尔克斯",
"publish_date": "1967-05-30",
"category": "小说"
}'
# 添加《人类简史》
curl -X POST "localhost:9200/books/_doc?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "人类简史",
"author": "尤瓦尔·赫拉利",
"publish_date": "2011-01-01",
"category": "历史"
}'
- 查询类别为 “小说” 的书籍:
curl -X GET "localhost:9200/books/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query": {
"term": {
"category": "小说"
}
}
}'
在 MySQL 中,我们可以执行以下操作:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-451975.html
- 创建一个名为
books
的表:
CREATE TABLE books (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
author VARCHAR(255),
publish_date DATE,
category VARCHAR(255)
);
- 向
books
表中插入数据:
INSERT INTO books (title, author, publish_date, category)
VALUES
('活着', '余华', '1992-01-01', '小说'),
('百年孤独', '加西亚·马尔克斯', '1967-05-30', '小说'),
('人类简史', '尤瓦尔·赫拉利', '2011-01-01', '历史');
- 查询类别为 “小说” 的书籍:
SELECT * FROM books WHERE category = '小说';
这个例子展示了如何在 Elasticsearch 和 MySQL 中存储和查询相同的书籍数据。虽然它们的字段类型和查询语法有所不同,但都可以满足基本的数据存储和检索需求。需要注意的是,Elasticsearch 更擅长处理全文搜索和实时分析,而 MySQL 是关系型数据库,更适合存储结构化数据和处理复杂的关系查询。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451975.html
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