ElasticSearch简介

Es是什么？

• Elasticsearch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，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
• 客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言。

应用场景

关键词搜索。

从上面的搜索结果，可以看出不是根据模糊匹配去进行搜索的

ElasticSearch与Lucene的关系

• Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库（框架）

Lucene缺点：

• 想要使用Lucene，必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中。
• Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
• 使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码繁杂。
• 不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目）
• 索引数据如果太多就不行，索引库和应用所在同一个服务器,共同占用硬盘.共用空间少.

上述Lucene框架中的缺点,ES全部都能解决.

哪些公司在使用Elasticsearch

ES vs Solr比较

• 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
• 当实时建立索引时,Solr会产生io阻塞，查询性能较差,Elasticsearch具有明显的优势。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

ESvs关系型数据库

Lucene全文检索框架

什么是全文检索

• 全文检索是指：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、以及出现的次数。
• 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、出现的次数返回给用户，因为有了具体文本的位置，所以就可以将具体内容读取出来了

词原理之倒排索引

对于关系型数据库mysql来说，普通的索引结构就是“id->题目->内容”，在我们搜索的时候，如果我们知道id或者题目，那么检索效率是很高效的，因为“id”、“题目”是很方便创建索引的。

那么倒排序索引的结构是怎样的呢？简单来讲就是“以内容的关键词”建立索引，映射关系为“内容的关键词->ID”。这样的话，我们只需要在“关键词”中进行检索

对于上面的场景，输入为hello，会根据hello定位到此时数据的id为1和2，进而查出对应的数据。

Elasticsearch中的核心概念

索引index

• 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引
• 一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字

映射mapping

• ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档

• mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的

字段Field

• 相当于是数据表的字段|列

字段类型Type

每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等

文档document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（JavascriptObjectNotation）格式来表示；