Досадно, что «индекс» используется в другом контексте с ES и многими другими базами данных. Я не так хорошо знаком с MongoDB, поэтому прибегну к их документации по адресу v3.0/core/index-types.
В основном Elasticsearch был разработан, чтобы служить эффективной «фильтрации» (да/нет запросов) и «скоринг» (актуальность ранжирования по tf-idf и т.д.), и он использует Lucene в качестве базового inverted index.
MongoDB понятие и их ES противоионы часть:
- один индекс поля: тривиальным поддерживаются, возможно, в качестве
not_analyzed полеев для точного соответствия индекса
- соединения: Lucene применяется
AND условия фильтра с помощью эффективных растровых изображений, может объявление -hoc объединяет любые индексы «одного поля»
- Multikey Индекс: Прозрачная поддержка, без значений разностей и массив значений
- Геопространственный индекс: поддерживается непосредственно через geo-shapes
Индекс
- Текст: В некотором роде ES была оптимизирована для этого сценария использования в качестве типа
analyzed поля
На мой взгляд на поиск приложений уместности более важно, что обычная фильтрация результатов, так как некоторые слова встречаются почти каждый документ и, следовательно, менее значим при поиске.
У Elasticsearch есть и другие очень полезные понятия, такие как агрегирование, вложенные документы и отношения между дочерними и родительскими.
Это не я спрашиваю, индексирование в Elasticsearch означает создание базы данных и хранение данных в ней, где индексирование в mongodb означает создание индекса в наиболее часто используемом поле коллекции для ускорения процесса запроса. Я хочу знать, имеет ли elasticsearch эту функцию или нет. – swaheed
Попробуйте прочитать о сопоставлениях Elasticsearch, в частности об анализе vs not_analyzed – AlexD