ElasticSearch简介

简介

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

重要特性：

• 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索

• 实时分析的分布式搜索引擎

• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

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官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

官方中文：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html

基本概念

Index(索引)

相当于Mysql中的database，对于用户来说是一个逻辑数据库。虽然物理上会被分多个shard存放，也可能存放在多个node中。

Type(类型)

在 Index（索引）中，可以定义一个或多个类型。

类似于 MySQL 的 Table，每一种类型的数据存放在一起

在7.X的版本中去掉了Type（类型），原因是：

你知道的，为了搜索······

我们一直认为ES中的“index”类似于关系型数据库的“database”，而“type”相当于一个数据表。ES的开发者们认为这是一个糟糕的认识。例如：关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。

我们都知道elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。举个例子，两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。

去掉type能够使数据存储在独立的index中，这样即使有相同的字段名称也不会出现冲突，就像ElasticSearch出现的第一句话一样“你知道的，为了搜索····”，去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。

除此之外，在同一个索引的不同type下存储字段数不一样的实体会导致存储中出现稀疏数据，影响Lucene压缩文档的能力，导致ES查询效率的降低。

Document（文档）

保存在某个 Index（索引）下，某种 Type（类型）的一个数据，Document（文档）是JSON格式的，Document 就像是 MySQL 中某个 Table 里面每一行的数据，字段就是Document里的属性。

Field(字段)

相当于字段、属性

倒排索引
简单一说

倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。