分布式搜索elasticsearch概念
什么是elasticsearch？
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
目录
elasticsearch的场景
elasticsearch的发展
Lucene篇
Elasticsearch篇
elasticsearch的安装
elasticsearch的场景
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack (ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据
elasticsearch的发展
Lucene篇
Lucene是一个ava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/
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
Elasticsearch篇
2004年ShayBanon基于Lucene开发了Compass。
2010年shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
目前最新的版本是:7.12.1
官网地址: https://www.elastic.co/cn/
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
正排索引 与 倒排索引(Elasticsearch)
传统数据库(如MySQL)采用正向索引，例如给下表(tb goods)中的id创建索引
搜索'title'字段，'手机' 的内容 👉 select *from tb_goods where title like %手机%
正排索引：当模糊查询某字段时会逐一检索所有记录，效率较低
elasticsearch采用倒排索引
- 文档(document)：每条数据就是一个文档（相对于Mysql，一个mysql表就是一个文档）
- 词条(term)：文档按照语义分成的词语（记录文档中的关键词）
例：搜索'华为手机'（根据索引查询效率增加）
什么是文档和词条?
- 每一条数据就是一个文档
- 对文档中的内容分词，得到的词语就是词条
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
什么是倒排索引?
- 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