1. 简介
Elasticsearch是一个机遇Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口全文搜索引擎。同时，Elasticsearch还是一个分布式文档数据库，能够扩展至数百个服务器存储以处理PB级数据，通常作为复杂搜索场景的首选利器。
Elasticsearch的优点：
- 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，配置完毕即可加入集群。
- 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片，类似于HDFS的块机制，分而治之的方式提升处理效率。
- 高可用：提供复制机制，一个分片可以设置多个副本，在某台服务器宕机情况下，集群依旧可以工作，并在宕机服务器重启后恢复数据。
- 使用简单：开箱即用，快速搭建搜索服务。
Elasticsearch wiki:https://zh.wikipedia.org/wiki/Elasticsearch
2. 数据库搜索
在数据量少的情况下可以当做搜索服务来使用，然而数据库归根结底是做持久化存储。如果数据量大就需要做搜索服务，底层数据还是关系数据库。我司老系统中有一个订单表，数据量已经高达两亿，客服等后台系统通常带有范围或批量条件等查询，这时数据库基本上就无法响应了，报警根本停不下来。因此，用数据库来实现搜索，性能差，可用性不高。
3. Lucene
Lucene是一个开源的全文搜索引擎工具包，其目的是为开发者提供一个简单工具包，以快速实现全文检索的功能。
Lucene wiki:https://zh.wikipedia.org/wiki/Lucene
4. 倒排索引
倒排索引中的索引对象是文档或者文档集合中的单词等，用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置，是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制。搜索引擎的关键步骤就是建立倒排索引，下面介绍Lucene是如何建立倒排索引和相应的生成算法。
假设有两篇文章：
文章1：Tom lives in Guangzhou, I live in Guangzhou too.
文章2：He once lived in Shanghai.
4.1 取得关键词
Lucene是基于关键词索引和查询的，首先要进行关键词提取：
分词：英文单词由空格分隔，较好处理；中文词语由于是连在一起的，需要进行特殊的分词处理（后面会介绍分词器相关知识）。
过滤无概念词语：英文中“in”“once”“too”等词没有实际意义；中文中“的”“是”等也无实际意义，这些无概念词语可以过滤掉。
统一大小写：“he”和“HE”表示的含义一样，所以单词需要统一大小写。
语义还原：通常用户查询“live”时希望能将“lives”和“lived”也查询出来，所以需要将“lives”和“lived”还原成“live”。
-
过滤标点符号
经过以上过滤，得到如下结果：
文章1关键词：tom live guangzhou i live guangzhou
文章2关键词：he live shanghai
4.2 建立倒排索引
关键词建立完成后，就可以进行倒排索引建立了。过滤后的关系是：“文章号“对”文章中所有关键词“，倒排索引把这个关系倒过来变成：”关键词“对”拥有关键词的所有文章号“。
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，还需要知道关键词在文章中出现的次数和位置，通常有两种位置：
- 字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是显示并定位关键词快）。
- 关键词位置，即记录该词是文章中的第几个关键词（优点是节约索引空间、词组查询快），Lucene中记录的就是这种位置。
以上就是Lucene索引结构中最核心的部分，关键字是按字符顺序排列的（Lucene没有使用B树结构），因此Lucene可以使用二元搜索算法快速定位关键词。
4.3 实现
Lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件（frequencies）、位置文件（positions）保存。其中词典文件不仅保存了每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在的位置（如标题中、文章中、url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息，因为每个关键字一定属于一个或多个field。
4.4 压缩算法
为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还是用了压缩技术。
首先，对词典文件中的关键词进行压缩，关键词压缩为<前缀长度,后缀>，例如：当前词为”阿拉伯语“，上一个词为”阿拉伯“,那么”阿拉伯语“压缩为<3,语>。
其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减少数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。
压缩算法推荐阅读:https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/8484457.html
4.5 实战
查询单词”live“，Lucene先对词典二元查找，找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，可以达到毫秒级返回。而用普通的顺序匹配算法，不建立索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，过程是很缓慢的，当数据量很大时，耗时更加严重。
5. 基础概念
5.1 索引词（term）
Elasticsearch中能够被索引的精确值。foo、Foo、FOO几个单词是不同的索引词。索引词可以通过term查询进行准确的搜索。
5.2 文本（text）
文本会被拆分成一个个索引词存储在索引库中，为后续搜索提供支持。
5.3 分析（analysis）
分析是将文本转换为索引词的过程，其结果依赖于分词器。
5.4 集群（cluster）
集群由一个或多个节点组成，对外提供服务。Elasticsearch节点如果有相同的集群名称会自动加入到同一个集群，因此如果你拥有多个独立集群，每个集群都要设置不同的名称。
5.5 节点（node）
节点是一个逻辑上独立的服务，是集群的一部分，可以存储数据，并参与集群的索引和搜索功能。
5.6 路由（routing）
文档存储时是通过散列值进行计算，最终选择存储在主分片中，这个值默认是由文档的ID生成。
5.7 分片（shard）
分片是单个Lucene实例，是Elasticsearch管理的比较底层的功能。当索引占用空间很大超过一个节点的物理存储，Elasticsearch将索引切分成多个分片，分散在不同的物理节点上，以解决单物理节点存储空间有限的问题。
5.8 主分片（primary shard）
每个文档都存储在一个分片中，存储文档时系统会首先存储在主分片中，然后复制到不同的副本中。默认情况下一个索引拥有5个主分片，分片一旦建立，主分片数量就无法修改。
5.9 副本分片（replica shard）
每个主分片有零个或多个副本，是主分片的复制，其主要目的是：
- 增加高可用性：当主分片失败时，某一副本分片提升为主分片
- 提高性能：副本分片数量可以动态配置，可以为主分片分担查询压力。
- 允许水平分割扩展数据
- 允许分配和并行操作，从而提高性能和吞吐量。
5.10 复制（replica）
主分片的数据会复制到副本分片中，这样避免了单点问题，当某个节点发生故障，复制可以对故障进行转移，保证系统的高可用。
5.11 索引（index）
索引是具有相同结构的文档合集。
5.12 类型（type）
一个索引可以定义一个或多个类型，类型是索引的逻辑分区。
5.13 文档（document）
文档是存储在Elasticsearch中的一个JSON格式的字符串，就像关系数据库中表的一行记录。
5.14 映射（mapping）
映射像关系数据库中的表结构，每个索引都有一个映射，它定义了索引中的每一个字段类型。映射可以事先被定义，也可以在第一次存储文档时被自动识别。
5.15 字段（field）
文档中包含零个或多个字段，字段可以是一个简单的值，也可以是一个数组或对象的嵌套结构。字段类似于关系数据库中表的列，每个字段都对应一个字段类型。
5.16 来源字段（source field）
默认情况下源文档将被存储在_source字段中，查询时返回该字段。
5.17 主键（ID）
ID是文件的唯一标识，如果未指定，系统会自动生成一个ID，文档的index/type/id必须是唯一的。
5.18 Elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念
| Elasticsearch | 数据库 |
|---|---|
| Document | row 行 |
| Type | table 表 |
| Index | database 库 |
Tips
本文同步发表在公众号，欢迎大家关注！😁
后续笔记欢迎关注获取第一时间更新！
