需求
做一個類似百度的全文搜尋功能
所用的技術如下：
- ElasticSearch
- Kibana 管理介面
- IK Analysis 分詞器
- SpringBoot
ElasticSearch 簡介
ES 是一個使用Java語言並且基於Lucene編寫的搜尋引擎框架，他提供了分散式的全文搜尋功能，提供了一個統一的基於Restful風格的WEB介面，官方客戶端也對多種語言都提供了相應的API。
Lucene：Lucene本身就是一個搜尋引擎的底層
分散式：ES主要是為了突出他的橫向擴充套件能力。
全文檢索：將一段詞語進行分詞，並且將分出來的單個詞語統一放到一個分詞庫中，在搜尋時，根據關鍵字去分詞庫中檢查，找到匹配的內容。（倒排索引）
Restful 風格的WEB介面：操作ES很簡單，只需要傳送一個HTTP請求，並且根據請求方式的不同，攜帶引數，執行相應的功能。
應用廣泛：Github, wiki, gold man 用ES每天維護將近10TB的資料。
ES 結構
索引
ES的服務中，可以建立多個索引，每個索引預設被分成5個分片儲存（提高查詢效率、儲存容量），每個分片至少有一個備份分片
備份分片預設不會分擔查詢效率，當ES檢索壓力特別大的時候，備份分片才會幫助檢索資料
備份的分片必須放在不同的伺服器中（叢集）
型別
索引可以分多個分版 ，每個分片中有多個type，ES版本不同，型別的建立也不同
7.x 預設不再支援自定投索引型別（預設型別為_doc）
文件
一個type又可以分多個 document 文件 （一個個文件，相當於RDB中的一行行資料），每個文件中有多個field屬性
一個MySQL有多個資料庫，一個庫中有多個表，一張表中存放著多行資料，每行資料中分多個列
列
一個文件包括多個屬性，相當於RDB中的欄位
ES和Slor
Slor 在查詢死資料時（不能改變的資料，不增加、不減少），速度相對ES更快一些。但是資料如果是實時改變時，Solr的查詢速度會降低很多，ES的查詢效率基本沒有變化。
Solr搭建叢集時，需要依賴Zookeeper來幫助管理。ES本身就支援叢集的搭建，不需要第三方的介入
Solr針對國內的中文文件不多，ES社群火爆，文件健全
ES 對現在雲端計算和大資料支援特別好
倒排索引
將存放的資料，以一定的方式進行分詞，並且將分詞的內容存放到一個單獨的分詞庫中。
當使用者去查詢資料時，會將使用者的查詢關鍵字進行分詞
然後去分詞庫中匹配內容，最終得到資料的ID標識
根據ID標識去存放資料的位置拉取到指定的資料
全文檢索流程
- 建立ES索引、設定需要分詞查詢的 field
- 可以透過 canal 對 MySQL binlog 進行資料同步，或者 flink 或者 SpringBoot 直接往ES裡新增資料
- 根據業務需求，透過 SpringBoot 進行查詢