1. 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。
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。
2. elasticsearch的发展
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/ 。
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
2004年Shay Banon 基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
官网地址: https://www.elastic.co/cn/
目前最新的版本是：7.12.1
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
3. 为什么学习elasticsearch？
搜索引擎技术排名：
- Elasticsearch：开源的分布式搜索引擎
- Splunk：商业项目
- Solr：Apache的开源搜索引擎
4. 小结
什么是elasticsearch？
- 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能
什么是elastic stack（ELK）？
- 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
什么是Lucene？
- 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API
5. 正向索引和倒排索引
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：
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
5.1 posting list
倒排索引中包含两部分内容：
- 词条词典（Term Dictionary）：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率
- 倒排列表（Posting List）：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息
文档id：用于快速获取文档
词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分
5.2 小结
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
5.3 文档
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。
文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
5.4 索引
- 索引（index）：相同类型的文档的集合
- 映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束
概念对比
5.5 架构
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
5.6 小结
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
elasticsearch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