主要内容：简要概述Mapping，精确匹配与全文检索，倒排索引和分词器等概念
1、Mapping概念
创建数据：
PUT /website/_create/1
{
"post_date": "2020-03-21",
"title": "my first article",
"content": "this is my first article in this website",
"author_id": 11400
}
PUT /website/_create/2
{
"post_date": "2020-03-22",
"title": "my second article",
"content": "this is my second article in this website",
"author_id": 11400
}
PUT /website/_create/3
{
"post_date": "2020-03-23",
"title": "my third article",
"content": "this is my third article in this website",
"author_id": 11400
}
GET /website/_mapping
返回的结果
{
"website" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"author_id" : {
"type" : "long"
},
"content" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"post_date" : {
"type" : "date"
},
"title" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
说明：
index中建立的一种数据结构和相关配置，简称为mapping
（1）往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立type以及对应的mapping
（2）mapping中就自动定义了每个field的数据类型，以及如何分词等设置
（3）不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text
（4）exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中的；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中
（5）exact value和full text类型的field就决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为也是不一样的，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索
（6）可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和mapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，包括索引行为，包括分词器，等等
2、精确匹配与全文检索的对比
精确匹配（exact value）：匹配完整的情况才能成功。
全文检索：就不是说单纯的只是匹配完整的一个值，而是可以对值进行拆分词语后（分词）进行匹配，也可以通过缩写、时态、大小写、同义词等进行匹配。
3、倒排索引概念
见其名知其意，有倒排索引，对应肯定，有正向索引。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。
得到正向索引的结构如下：
“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。
“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。
所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
得到倒排索引的结构如下：
“关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。
“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。
而且ES在建立倒排索引的时候，会执行一个操作normalization，也就是说对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率，包括时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换
mom —> mother
liked —> like
small —> little
dogs —> dog
重新建立倒排索引，加入normalization，再次用mother liked little dog搜索，就可以搜索到了
4、倒排索引具有不可变性
倒排索引不可变的好处
（1）不需要锁，提升并发能力，避免锁的问题
（2）数据不变，一直保存在os cache中，只要cache内存足够
（3）filter cache一直驻留在内存，因为数据不变
（4）可以压缩，节省cpu和io开销
倒排索引不可变的坏处：每次都要重新构建整个索引
5、分词器
1、什么是分词器
切分词语，normalization（提升recall召回率）
给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换），分词器
recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量
分词的过程：
- character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（<span>hello<span> --> hello），& --> and（I&you --> I and you）
- tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me
- token filter：lowercase，stop word，synonymom，dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little
分词器将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒排索引
参考的文章：
Elasticsearch系列——（1.1）倒排索引原理大数据言蹊的专栏-CSDN博客 https://blog.csdn.net/andy_wcl/article/details/81631609
