ElasticSearch的使用场景

• 电商产品的搜索
• github搜索项目
• 搜索引擎的搜索功能
• 。。。。

ElasticSearch主要功能

ElasticSearch主要是用于存储、搜索、分析数据。

ELK 技术

ElasticSearch结合kibana、Logstash、Beats。也就是ELK,用于数据监控、日志分析等领域。

kibana: 数据可视化；

ElasticSearch: 存储数据、搜索、分析数据。

Logstash 、Beats: 数据抓取。

ElasticSearch底层

ElasticSearch底层是基于Lucene实现。

Lucene是java语言开发的一个类库。

ElasticSearch 核心倒排序

• 正排序

检索数据都需要通过主键才能获取到完整的数据。

例如：查询数据时，如果通过主键查询，可以直接获取到对应的数据。但是，如果查询的列不是主键列，那就会进行回表，通过主键获取对应的数据。

存在问题：

如果进行字符串的模糊查询，对于数据库来说工作量非常大，尤其是模糊查询某个关键字，一般都会是全表扫描。因此，需要一种新的数据结构来优化这个问题。

• 倒排序

两个基本概念： 文档（Document），对于关系型数据来说就是一条数据。

词条（Trem），通俗一点的意思就是把一条语句，分割成有意义的词条（组词）。

倒排序的本质就是：根据需要查询的列进行分词，分词完成后，同类的词关联对应的文档ID。查询对应的词组时，就可以获取到对应数据所在位置。

通俗一点来讲，倒排序就是根据词典，关联对应的文档ID,同时，再查下的时候，根据相关词，直接就可以找到对应的文档（数据）。

小结：

正排序：是给字段创建索引。

倒排序：是给词条创建索引，不是给字段。