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ES的底層實現：倒排索引
正排索引（Forward Index）的實現方式為，透過文件ID去查詢整個文件內容，適用於全部文件遍歷或根據某個文件ID查詢內容的場景。
而倒排索引（Inverted Index）的實現方式，則是透過文件中的關鍵詞去查詢文件ID列表，這也就是其非常適用於全文檢索的原因。
ES複雜查詢的實現方式和全文檢索比較類似，同樣是用到了倒排索引 + 正排索引的實現機制。
當將表中的資料儲存到ES時，ES會為表中的每個欄位都建立一個倒排索引。
MySQL和Elasticsearch是兩種不同型別的資料儲存和檢索系統，它們各有優勢和應用場景。
### MySQL：MySQL是一個關係型資料庫管理系統（RDBMS），它使用結構化查詢語言（SQL）進行資料管理。
MySQL非常適合處理結構化資料，並且在以下方面表現優異：
- 事務處理：MySQL支援ACID（原子性、一致性、隔離性、永續性）事務，非常適合需要事務支援的應用，如金融服務。
- 複雜查詢：MySQL能夠處理複雜的SQL查詢，包括多表連線、子查詢、視窗函式等。
- 資料完整性：透過外來鍵等機制，MySQL能夠強制實施資料的完整性約束。
- 成熟穩定：作為一個成熟的資料庫解決方案，MySQL有廣泛的社群支援和豐富的文件資源
### Elasticsearch：Elasticsearch是一個基於Lucene構建的開源搜尋引擎，它被設計用來快速地、在近實時地情況下處理大量資料，並支援複雜的資料分析。
Elasticsearch在以下方面表現優異：
- 全文搜尋：Elasticsearch提供了強大的全文搜尋功能，能夠快速地對大量文字進行搜尋。
- 水平擴充套件：Elasticsearch可以透過新增更多節點來輕鬆擴充套件，處理PB級別的資料。
- 實時分析：Elasticsearch提供了聚合功能，可以在搜尋時進行實時資料分析。
- 高可用性和分散式：Elasticsearch天生支援分散式，可以在多個節點之間複製資料，提高系統的可用性和容錯能力。
### 為什麼需要Elasticsearch：儘管MySQL在資料儲存和管理方面表現出色，但在以下場景中，Elasticsearch可能是更好的選擇：
- 當需要對大量文字資料進行快速全文搜尋時。
- 當系統需要處理日誌、事件或其他機器生成資料的實時分析和視覺化時。
- 當應用需要水平擴充套件以處理大量資料時。
- 當需要快速的搜尋響應時間和近實時的索引更新時。
### 結論：MySQL和Elasticsearch各有所長，它們可以單獨使用，也可以結合在一起使用，以利用各自的優勢。
例如，可以使用MySQL儲存應用的主要事務資料，同時使用Elasticsearch提供全文搜尋和日誌分析功能。
MySQL 系列文章：https://www.ddkk.com/zhuanlan/db/mysql/3/1.html
ElasticSearch 系列文章：https://www.ddkk.com/zhuanlan/search/elasticsearch/1/1.html
ES查詢常用語法：https://blog.csdn.net/jiayoudangdang/article/details/128520075