1、什么是搜索？
搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字的有些信息
2、如果用数据库做搜索会怎么样？
(1)如检索的文本太长，效率会很低
(2)不能将搜索词拆分出来
3、什么是全文检索和Lucene？
(1)全文检索，搜索词拆分和倒排索引
(2)lucence，jar包，里面封装了各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。
4、什么是Elasticsearch？
(1)lucence是单机部署，ES自动维护数据分布到多节点的索引建立，还有搜索请求分布到多个节点的执行
(2)自动维护数据的冗余副本
(3)ES是分布式、高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析系统
5、Elasticsearch的功能？
(1)分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些？
(2)全文检索、结构化检索、数据分析
全文检索：select * from products where product_name like '%手机%'
结构化检索：select * from products where category_id like='日化用品'
数据分析：select count(*) from products group by category_id
部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
(3)对海量数据进行近实时的处理
近实时：在秒级别对数据进行搜索和分析，反之离线批处理
分布式,自动可以将海量数据分散到多台服务器存储和检索
6、Elasticsearch的使用场景
(1)维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐
(2)The Guardian,用户行为日志+社交网络数据，对每篇新闻做数据分析
(3)Stack Overflow,全文检索，搜索相关问题和答案
(4)github，搜索上千亿行代码
(5)电商网站，检索商品
(6)日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析和挖掘，kibana进行可视化
(7)商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，发送通知
(8)BI系统
(9)站内搜索（电商、招聘、门户等等），IT系统搜索(OA,CRM，ERP)，数据分析
7、Elasticsearch的特点
(1)可以作为一个大型分布式集群技术，处理PB级数据
(2)将全文检索、数据分析和分布式技术合并在一起，形成了ES
(3)对用户而言，即开箱即用，非常简单，中小型应用，直接3分钟部署
(4)ES提供了数据库不能提供的很多功能，比如全文检索、同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理
8、Lucene和Elasticsearch的前世今生
(1)lucence是功能强大的搜索库，直接基于Lucene开发，api复杂，需要深入理解各种索引结构
(2)ES基于Lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口、其他语言的接口
9、Elasticsearch的核心概念
(1)near realTime:近实时，从写入数据到可以被搜索到，有1s的延时，es搜索和分析可以达到秒级
(2)Cluster 集群
(3)Node，节点
(4)document&field，文档，json数据结构，一个document里面有多个field
(5)Index，索引，一个index包含多个document，一个index包含类似的document
(6)type：类型，每个index都有1个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类
商品index，里面存放了所有商品数据，商品document
日化商品type:product_id,product_name,
电器商品type:product_id,product_name,service_period
生鲜商品type:product_id,product_name,eat_period
每一个type里面，都会包含一堆document
(7)shared，index会被拆分为多个shared，每个shared存放index的一部分，散落在多台服务器
横向扩展
分布式执行
(8)replica，每个shared可以指定一个或多个shared，多个replica可以提升搜索操作的性能
primary shared，建立索引时一次设置，不能修改，默认为5个
replica，默认是1个，随时修改
默认每个索引10个share，最小的高可用配置是2台服务器，primary 和replica的shared不能放在同一服务器上
10、Elasticsearch的核心概念 vs. 数据库核心概念
Elasticsearch 数据库
Document 行
Type 表
Index 库