我完全被 Elasticsearch 的文档弄糊涂了。
在Basic Concepts: Type 中，“类型”在某种程度上类似于 MongoDB 中的集合：
在此索引中，您可以定义用户数据类型、博客数据类型以及 cmets 数据类型。
但在Types and Mappings: Type Takeaways 中，它说：
类型不太适合完全不同类型的数据。如果您的两种类型具有互斥的字段集，则意味着您的索引的一半将包含“空”值（字段将是稀疏的），这最终会导致性能问题。
上面提到的“用户”和“博客”不是有互斥的字段集吗？ 例如：“user”有“name”、“age”字段，“blog”有“createdAt”、“content”。
我以前认为 Elasticsearch 和 MongoDB 的映射关系是：
索引 数据库
类型 集合
不是吗？ 如果不是，推荐它们之间的映射样式是什么？
【问题讨论】：
标签： elasticsearch types
类型不太适合完全不同类型的数据。如果您的两种类型具有互斥的字段集，则意味着您的索引的一半将包含“空”值（字段将是稀疏的），这最终会导致性能问题。
type 只是 Elasticsearch 中的另一个字段，处于非常基础的级别。当您执行 GET /my_index/my_type/_search 时，ES 将为字段 my_type 的值运行预过滤器 _type - 这就像一个自动过滤器。
不要将索引和类型视为 SQL 世界中的数据库和表，因为它们不是那样的。
如果您有type1 字段f1 和f2 和type2 字段f1 和f3 在索引中会有字段f1、f2、@987654333 的文档@。为什么这很重要 - 当将使用在字段 f1 中搜索值的查询来计算文档的分数时，字段 f1 中的术语频率将是global（type1 和 @987654337 @) 所以如果你从type1 中搜索f1 中的某个值，那么你得到的分数也会受到f1 中type2 中的值的轻微影响。
另外，请不要通过简单地按照主键/外键方法在 ES 中定义父/子关系来将一组 SQL 表转换为 ES。
【讨论】：
你是对的，索引 == 数据库和类型 == 用于弹性搜索的集合。在 RDBMS 术语中，index 是一个数据库，type 可以是一个包含许多行的表（在 elasticsearch 中document）。
您可以使用不同的索引来维护用户信息，其中“姓名”、“年龄”和其他此类字段通常归于某个人，而对于具有“createdAt”、“内容”等的博客则使用不同的索引。然而，您可能希望在每个博客文档中都有一个“用户”字段，以便能够识别发布它的人。稍后，如果需要，您可以申请application-side joins。
【讨论】：