数据导入流程

1，原始数据

以Mysql为例，就是一个数据表，表结构如下：

CREATE TABLE `twitter_tweet` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `tweet_id` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `user_id` varchar(200) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL,
  `user_screen_name` varchar(200) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL,
  `tweet` longtext CHARACTER SET utf8,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1;

2，创建映射

• ES支持多种数据类型，例如text, keyword, date, long, double, boolean, ip，在创建mapping的时候需要指定每一个field的类型以及对应的分析器。
• 其中，有一些数据类型不支持分析器，例如keyword, date, long, double等，text(V5版本以上，V2等低版本是string)支持分析器。

"mappings": {
    "user": {
        "properties": {
            "friends_count": {
                "type": "integer"
            },
            "user_created_at": {
                "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||strict_date_optional_time||epoch_millis",
                "type": "date"
            },
            "user_name": {
                "analyzer": "st_chinese",
                "type": "text"
            },
            "user_screen_name": {
                "analyzer": "st_chinese",
                "type": "text"
            },
            "favourites_count": {
                "type": "integer"
            },
            "description": {
                "analyzer": "st_chinese",
                "type": "text"
            },
            "type": {
                "type": "keyword"
            },
            "is_protected": {
                "type": "short"
            }
        }
    }
}

3，分析器

• 在创建mapping的同时，需要声明分析器，例如中文简繁体、英语时态切词等。
• 如下图，有两个样例，不同分析器对原始的切词效果不一样，也直接影响存储的大小，影响查询的效率。

分析器1.png

分析器2.png

4，倒排索引

• 一个倒排索引由文档中，所有不重复词的词条构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表，如下图所示。
• 根据分析器得到的结果，生成倒排索引，倒排索引的存储格式如下图所示。

倒排索引.png

数据搜索流程

1，分析器

• 通过搜索词语所在字段指定的分析器，对搜索词语进行切词。

2，倒排索引

• 通过倒排索引，匹配相关性，按照相关性返回对应的document列表，完成搜索。