公司技術棧用到了Elasticsearch

Elasticsearch 是一個分散式、高擴充套件、高實時的搜尋與資料分析引擎。它能很方便的使大量資料具有搜尋、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸縮性，能使資料在生產環境變得更有價值。

Elasticsearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟，首先使用者將資料提交到Elasticsearch 資料庫中，再透過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一併存入資料，當使用者搜尋資料時候，再根據權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現給使用者。

Elasticsearch是與名為Logstash的資料收集和日誌解析引擎以及名為Kibana的分析和視覺化平臺一起開發的。這三個產品被設計成一個整合解決方案，稱為“Elastic Stack”（以前稱為“ELK stack”）。被廣泛應用於日誌資料分析，實時監控等領域。

Elasticsearch可以用於搜尋各種文件。它提供可擴充套件的搜尋，具有接近實時的搜尋，並支援多租戶。Elasticsearch是分散式的，這意味著索引可以被分成分片，每個分片可以有0個或多個副本。每個節點託管一個或多個分片，並充當協調器將操作委託給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的。相關資料通常儲存在同一個索引中，該索引由一個或多個主分片和零個或多個複製分片組成。一旦建立了索引，就不能更改主分片的數量。

Lucene是用Java語言寫的一個搜尋引擎類庫，其實就是一個jar包，裡面包含了搜尋引擎的核心API，在使用的時候只需要匯入這個jar包即可。當然，Lucene是可以擴充套件的，並且是高效能的（倒排索引資料結構，便於查詢）。

Elasticsearch使用Lucene，並試圖透過JSON和Java API提供其所有特性。它支援facetting和percolating，如果新文件與註冊查詢匹配，這對於通知非常有用。另一個特性稱為“閘道器”，處理索引的長期永續性；例如，在伺服器崩潰的情況下，可以從閘道器恢復索引。Elasticsearch支援實時GET請求，適合作為NoSQL資料儲存，但缺少分散式事務。

倒排索引

Elasticsearch搜尋引擎是基於Lucene的倒排索引實現的，索引的好處就是幫助我們快速檢索到我們想要的資料。

首先先回顧一下正向索引：

一般我們的資料庫表會有id欄位，並且id欄位會被設定為主鍵索引，當我們查詢語句為select * from goods where id = ？？？ 此時查詢會走索引（底層實現b+樹），因此檢索效率在資料比較多的情況下查詢速度也是比較快的。

但是如果我們查詢title列的每一行資料是否包含“手機”這一欄位時，我們會用到模糊查詢（即使title欄位設定了索引，索引也不會生效）select * from goods where title = %手機%，此時會進行逐行掃描，判斷每一行的title列是否包含“手機”。如果表中的行數比較多，此時逐行掃描所要花費的時間是相當長的，因此查詢效率會顯得非常非常慢！

對於全文檢索的查詢方式，倒排索引可以解決這一難題！

倒排索引用到的術語有：

文件：表中的每一條記錄（資料）就是一個文件

詞條：文件中按照語義劃分成的詞語就是詞條

索引：相同型別的文件的集合

型別：表示資料結構，相當於表結構中描述欄位的型別

對映：索引中文件的欄位約束資訊，類似於表的資訊

對於以上的表，無論有多少條文件，我們都可以根據語義劃分的詞條，形成右邊倒排索引的形式，如果文件中有重複詞條出現，我們在右邊記錄文件的id即可。

比如我們作為使用者，想要搜尋華為手機，我們輸入的詞語會被分成“華為”和“手機”兩個詞條，之後會根據詞條列表在倒排索引表中找到包含該詞條的id，會再根據id再次查詢：

倒排索引的過程經過了兩次檢索，首先透過使用者的詞條搜尋文件id，之後會拿著文件id去文件中檢索，找到合適的結果。由於兩次檢索都透過索引進行查詢，所以查詢效率比正向索引效率高很多。

正向索引是基於文件id查詢詞條，判斷每條文件是否包含想要的詞條；而倒排索引是透過對所有文件的內容進行分詞，對詞條建立索引，同時記錄詞條在文件中的位置。查詢的時候先根據詞條查詢到文件的id，然後再透過文件id找到想要的文件，兩次查詢均走索引。

文件資料會被序列化為json格式儲存在elasticsearch中，對於我們上面的資料，在elasticsearch中這樣儲存：

根據文件的型別，相同型別的文件會被劃分到相同的索引庫中。

所有使用者文件，就可以組織在一起，稱為使用者的索引；

所有商品的文件，可以組織在一起，稱為商品的索引；

所有訂單的文件，可以組織在一起，稱為訂單的索引；

MySQL和Elasticsearch對比

在MySQL中，我們對資料庫實現增刪改查是透過select，delect，update，insert等語句實現的。在Elasticsearch中，是透過DSL語句實現的crud，是一種json風格的請求語法，基於http請求傳送，和語言無關。

MySQL：擅長事務型別（ACID）操作，可以確保資料的安全和一致性；

Elasticsearch：擅長海量資料的搜尋，分析，計算（如商品，頁面搜尋）

Elasticsearch和資料庫的關係為互補關係，資料庫主要負責事務型別操作，Elasticsearch主要負責海量資料的搜尋，分析計算等。

本篇文章就先分享到這裡了，後續會繼續分享其他方面的知識，感謝大佬認真讀完支援咯~