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博主：酒徒ᝰ.
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本篇励志：三人行，必有我师焉。
本项目基于B站黑马程序员Java《SpringCloud微服务技术栈》，SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式
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目录
- 一、初识elasticsearch
- 1. 了解ES
- 2. 倒排索引
- 3. es的一些概念
一、初识elasticsearch
1. 了解ES
什么是elasticsearch
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：
elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
elasticsearch的发展
Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。
官网地址：https://lucene.apache.org/ 。
Lucene的优势：
易扩展
高性能（基于倒排索引）
Lucene的缺点：
只限于Java语言开发
学习曲线陡峭
不支持水平扩展
- 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
- 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
官网地址: https://www.elastic.co/cn/
相比与lucene，elasticsearch具备下列优势：
- 支持分布式，可水平扩展
- 提供Restful接口，可被任何语言调用
为什么学习elasticsearch
搜索引擎技术排名：
Elasticsearch：开源的分布式搜索引擎
Splunk：商业项目
Solr：Apache的开源搜索引擎
总结
什么是elasticsearch？
一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能
什么是elastic stack（ELK）？
是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
什么是Lucene？
是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API
2. 倒排索引
正向索引
传统数据库（如MySQL）采用正向索引
倒排索引
elasticsearch采用倒排索引：
- 文档（document）：每条数据就是一个文档
- 词条（term）：文档按照语义分成的词语
倒排索引中包含两部分内容：
词条词典：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率
倒排列表：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息
- 文档id：用于快速获取文档
- 词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分
总结：
什么是文档和词条？
每一条数据就是一个文档
对文档中的内容分词，得到的词语就是词条
什么是正向索引？
基于文档id创建索引。查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含词条
什么是倒排索引？
对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的信息。查询时先根据词条查询到文档id，而后获取到文档
3. es的一些概念
文档
elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。
文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
索引
索引：相同类型的文档的集合
映射：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束
架构
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
总结：
文档：一条数据就是一个文档，es中是Json格式
字段：Json文档中的字段
索引：同类型文档的集合
映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型
elasticsearch与数据库的关系：
- 数据库负责事务类型操作
- elasticsearch负责海量数据的搜索、分析、计算
文档和字段
elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：
而Json文档中往往包含很多的字段，类似于数据库中的列。
索引和映射
索引，就是相同类型的文档的集合。
例如：
所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
映射：
数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。
因此，索引库中就有映射，是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
mysql与elasticsearch
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
|---|---|---|
| Table | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
-
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
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Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
- 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
- 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
- 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
