初识ElasticSearch

一、了解ES

1.1 什么是 ElasticSearch

1、ElasticSearch 是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量的数据中快速的找到需要的内容。
2、ElasticSearch 结合 Kibana、Logstash、Beats、也就是Elastic Stach（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
3、ElasticSearch 是Elastic Stack 的核心，负责存储、搜索、分析数据。

1.2 ElasticSearch 的发展

1、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
2、Lucene 的优势：易扩展、高性能（基于倒排索引）
3、Lucene 的缺点：只限于 Java 语言使用、学习曲线陡峭、不支持水平扩展
4、2004年基于 Lucene 开发了 Compass，2010年重写 Compass ，取名为 ElasticSearch。
相比 Lucene ，ElasticSearch 具有以下优势：

• 支持分布式，可水平扩展
• 提供 Restful 接口，可被任何语言调用

二、倒排索引

2.1 正向索引与倒排索引

传统数据库（如Mysql）采用正向索引，例如：如下表（tb_goods）中的 id 创建索引：
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。

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

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，而后获取文档。

三、ES 基本概念

3.1 文档

1、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。
2、文档数据会被序列化为 json 格式后存储在 ElasticSearch 中。

3.2 索引

1、索引（index）： 相同类型的文档的集合。
2、映射（mapping）：索引中稳定的额字段约束信息，类似表的结构约束。

3.3 概念对比

3.4 架构

Mysql：擅长事务类型的操作，可以确保数据的安全性和一致性。
ElasticSearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算