声明：以下内容均来自b站 ElasticSearch入门到精通教程，摘录了其中大部分内容，仅为自己学习使用。

一、ElasticSearch基础概念铺垫

学习ElasticSearch之前我们需要先了解以下什么是全文检索，下面就让我们简单看下它们的概念吧。

1.1 全文检索概念

数据分类：
1、结构化数据： 固定格式，有限长度，例如mysql存储的数据，字段是固定的。
2、非结构化数据： 不定长，无固定格式，例如邮件、word文档、日志。
3、半结构化数据： 结构化与非结构化数据的结合，例如xml、html。

搜索分类：
1、结构化数据搜索： 使用关系型数据库，例如mysql等。
2、非结构化数据搜索： 分为顺序扫描与全文检索。
      (1)顺序扫描： 遍历所有的记录进行匹配，效率低，不符合我们的搜索期望。
      (2)全文检索：通过一个程序扫描文本中的每一个单词，针对单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置及出现的次数。用户查询时，通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置，出现的次数返回给客户。其搜索原理主要分为以下几步：
①内容爬取，停顿词过滤：例如一些无用的像"的"、"了"类的语气词与连接词；
②内容分词，提取关键词；
③根据关键词建立倒排索引；
④用户输入关键词进行搜索。
例如：如下进行的搜索便是类似的一个例子，过滤无效的字分词提取出来关键字，建立倒排索引进行搜索，将搜索结果展现给用户。

 

1.2 正排索引与倒排索引

正排索引： 主键对应数据。 例如下表，我们有文章ID、文章标题、文章内容。可以通过文章ID找到对应的文章内容，也可以根据文章标题找到文章内容，包括我们的关系型数据库也是如此。

倒排索引： 数据对应主键。倒排索引常使用在搜索引擎当中，是搜索引擎为文档内容建立索引，实现内容快速检索必不可少的数据结构。倒排索引是由单词的集合词典和倒排列表的集合倒排文件组成的。 例如我们有一堆英文句子，将其分词、去重、排序之后便有了一张索引ID、word、出现位置的对应表，可以快速查找到相应关键词在那一句中出现过。

 

二、ElasticSearch简介

2.1 ElasticSearch简介

ElasticSearch(简称ES)： 是一个分布式、可水平扩展的搜索和数据分析引擎，底层为Lucene，是用java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎，能够达到实时搜索，并且设计了友好的Restful-API使得开发者无需关注底层机制，直接开箱即用；还拥有分片、副本机制解决了集群下性能与高可用问题。 稳定、可靠、快速、安装使用方便，客户端还支持java、C#、PHP、Python、Ruby等多种语言。
应用场景： 在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米，vivo 等诸多知名公司都在使用Elasticsearch，主要用于日志搜集分析、用于APP综合搜索、订单系统搜索、企业级网站搜索等方面。除此之外还可以帮助探索海量数据结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表、对健康数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术自动识别异常状况。
 

2.2 ElasticSearch生态圈-Elastic Stack

Elastic Stack： 我们先来了解一下什么是ELK，ELK即ElasticSearch(数据存储和搜索)、Logsstash(数据采集)、Kibana(提供给用户可视化及操作的界面)这三款软件在一起时的简称。在发展过程中又有了Beats(数据采集)的加入，便形成了Elastic Stack。

例如：我们想对Java的日志进行分析，可以先通过beats进行日志采集，采集到redis或者MQ中。完成后利用logstash进行数据过滤，以json格式存储到elasticsearch中，最终利用kibana提供给用户可视化界面查看。

 

2.3 ElasticSearch与Solr搜索引擎对比

ElasticSearch与Solr搜索引擎对比：
1、Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理；而Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。
2、Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV；而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。
3、Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch；但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。
4、Solr 是传统搜索应用的有力解决方案；但 Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。