1. 了解ES

ElasticSearch：智能搜索，分布式的搜索引擎
是ELK的一个组成,是一个产品，而且是非常完善的产品，ELK代表的是：E就是ElasticSearch，L就是Logstach，K就是kibana
E：EalsticSearch 搜索和分析的功能
L：Logstach 搜集数据的功能，类似于flume（使用方法几乎跟flume一模一样），是日志收集系统
K：Kibana 数据可视化（分析），可以用图表的方式来去展示，文不如表，表不如图，是数据可视化平台

1.1 elasticsearch的作用

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

例如：

• 在百度搜索答案
  
• 在电商网站中搜索商品
  
• 在打车软件搜索附近的车
  

1.2 ELK技术栈

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：

ELK基本流程包含：数据采集 -> 数据清洗 -> 存储 -> 可视化分析。Elastic Stack通过完整的日志解决方案，帮助用户完成对日志处理全链路管理。
而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

1.3 elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。
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
  

elasticsearch的发展历史：

• 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
  

1.4 为什么不是其他搜索技术？

       搜索服务典型场景有像京东、拼多多、蘑菇街中的商品搜索；应用商店中的应用APP搜索；论坛、在线文档等站内搜索。
       这类场景用户关注高性能、低延迟、高可靠、搜索质量等。如单个服务最大需达到 10w+ QPS，请求平均响应时间在 20ms以内，查询毛刺低于 100ms，高可用如搜索场景通常要求 4 个 9 的可用性，支持单机房故障容灾等。
       目前云上 Elasticsearch 服务已支持多可用区容灾，故障分钟级恢复能力。通过 ES 高效倒排索引，以及自定义打分、排序能力与丰富的分词插件，实现全文检索需求。在开源全文检索领域，ES 在 DB-Engines 搜索引擎类别持续多年排名第一。

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

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

1.5 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

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

2.1 正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。
但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

• 1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"
• 2）逐行获取数据，比如id为1的数据
• 3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件
• 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

2.2 倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
• 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
• 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

2.3 正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
• 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？
那么两者方式的优缺点是什么呢？
正向索引：

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序

3. ES的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

3.1 文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）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（Field），类似于数据库中的列。

3.2 索引和映射

索引（Index），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；
  
  因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。
  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（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

3.3 mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

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

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？
并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

• 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

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