一、什么是ES

1、基础概念

• 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
• es是elastic stack(ELK)的核心，负责存储、搜索、分析数据。

ELK包括以下内容：

ELK被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

2、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：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene 。

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

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

二、倒排索引

我们先来了解一下什么是正向索引：

• 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

那什么是倒排索引呢？

• 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
   

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。

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。

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

三、ES中的一些概念

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：

• 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

下面是一些分好类的索引

 ES与数据库概念对比

 ES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

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