分布式搜索技术elasticsearch概念篇

一、分布式搜索技术

  分布式搜索技术是一种基于分布式计算的搜索引擎技术，它使用多台计算机协同工作来处理大规模的数据和复杂的搜索请求。

  在传统的搜索引擎中，所有的搜索请求和数据都存储在单一的服务器上，当用户发起搜索请求时，服务器需要处理所有的请求并返回结果，这样会导致服务器的负载非常大，并且不够灵活和可扩展。而在分布式搜索技术中，数据被分散存储在多个计算机上，当用户发起搜索请求时，这些计算机可以协同工作来处理请求，使得搜索引擎的性能得到了显著的提升。

  分布式搜索技术的实现需要解决一些技术挑战，比如如何分配任务、如何协调不同节点之间的数据交换、如何保证数据的一致性等等。常用的技术包括分布式索引、分布式缓存、分布式排序、分布式计算等。

  分布式搜索技术广泛应用于各种大规模的搜索场景，比如互联网搜索、电子商务搜索、企业内部搜索等。它能够大大提高搜索引擎的性能和可扩展性，使得搜索引擎能够处理更加复杂和多样化的搜索请求。

二、elasticsearch

2.1 初识elasticsearch

  Elasticsearch是一个基于Lucene搜索引擎的分布式搜索和分析引擎，它是一个开源的全文搜索和分析引擎，可以用来搜索、分析和存储各种类型的数据，包括结构化、非结构化和地理空间数据。

  Elasticsearch具有高可用性、可伸缩性和容错性，它可以通过水平扩展来实现高吞吐量和低延迟的搜索和分析。它支持实时搜索、数据聚合和分析、地理空间搜索、自动完成和建议等功能。同时，它也可以与各种数据源和第三方工具集成，如Logstash、Kibana、Beats等。

  Elasticsearch的工作原理是将数据分散在不同的节点上，每个节点负责存储和处理一部分数据。它使用分片和复制机制来提高可用性和可靠性，同时支持自动故障检测和自动故障转移。

  Elasticsearch的应用场景非常广泛，包括企业搜索、电子商务、日志分析、安全分析、金融分析等。它可以帮助企业快速地搜索和分析大量数据，发现数据中的模式和关系，从而支持业务决策和优化。

2.2 正向索引和倒排索引

2.2.1 介绍

正向索引：

  正向索引是将文本内容按照文档为单位进行索引，每个文档对应一个索引项，索引项包含了该文档的所有关键词和它们在文档中的位置。

  正向索引适用于基于文档的查询。在正向索引中，每个文档对应一个索引项，索引项包含了该文档的所有关键词和它们在文档中的位置。当用户查询时，搜索引擎可以根据正向索引快速找到匹配的文档，从而返回相应的搜索结果。正向索引的优点是速度快，适合处理基于文档的简单查询，例如，当用户输入一个特定的文档标题或文本内容时，搜索引擎可以根据正向索引快速找到匹配的文档。

倒排索引：

  倒排索引则是将关键词为单位进行索引，每个关键词对应一个索引项，索引项包含了该关键词出现在哪些文档中以及在每个文档中的位置。

  倒排索引适用于基于关键词的查询。在倒排索引中，每个关键词对应一个索引项，索引项包含了该关键词出现在哪些文档中以及在每个文档中的位置。当用户查询时，搜索引擎可以根据倒排索引快速找到包含关键词的文档，并且可以根据关键词的相关性进行排序和过滤，从而返回相应的搜索结果。倒排索引的优点是能够高效地处理复杂的查询，适合处理基于关键词的全文搜索和分析。

2.2.2 优缺点

正向索引

优点：

• 适用于基于文档的查询，查询速度快。
• 构建索引速度相对较快。
• 需要的存储空间相对较少。

缺点：

• 无法进行复杂的文本搜索和分析，只适用于简单的关键词匹配。
• 无法对搜索结果进行排序和过滤。
• 不支持模糊查询、近义词和语义查询等高级搜索功能。

倒排索引

优点：

• 适用于基于关键词的查询，支持高级搜索功能。
• 可以根据关键词的相关性进行排序和过滤。
• 支持模糊查询、近义词和语义查询等高级搜索功能。

缺点：

• 构建索引速度相对较慢，需要较大的存储空间。
• 在查询时需要对所有关键词进行检索，查询速度较慢。

  在实际应用中，正向索引和倒排索引通常会结合使用，以充分利用它们各自的优点。例如，搜索引擎可以使用倒排索引快速定位到包含关键词的文档，然后再使用正向索引快速定位到文档的具体位置，从而提高搜索效率和用户体验。同时，搜索引擎还可以对正向索引和倒排索引进行优化，以提高索引的构建速度和查询效率，从而更好地满足用户的查询需求。

2.3 elasticsearch和mysql的对比

  Elasticsearch和MySQL是两个不同的数据库管理系统，它们的概念和应用场景有一定的区别。

Elasticsearch和MySQL的对比：

1. 数据类型和数据处理方式： Elasticsearch可以存储和处理各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，如JSON、XML、文本、日志、地理位置等。而MySQL主要是针对结构化数据的存储和处理。
2. 查询语言和查询方式： Elasticsearch支持基于HTTP/REST协议的查询，也支持Lucene查询语法、DSL查询语法和聚合查询等高级搜索功能。而MySQL使用SQL语言进行查询，支持复杂的关系型查询和连接查询。
3. 索引和分片： Elasticsearch支持分布式索引和分片，可以在多台服务器上存储和处理大规模数据，并且能够自动进行数据分布和负载均衡。MySQL也可以在多台服务器上部署和扩展，但需要手动进行分区和负载均衡。
4. 高可用性和数据复制： Elasticsearch具有高可用性和数据复制的能力，支持多个节点的数据备份和自动故障转移，保证了数据的安全和可靠性。MySQL也支持数据复制和高可用性，但需要手动配置和管理。
5. 扩展性和性能： Elasticsearch可以通过添加节点和分片来扩展性能，同时支持缓存和优化查询来提高性能。MySQL也可以通过添加节点和优化查询来提高性能，但需要手动进行配置和管理。

  Elasticsearch和MySQL虽然是两个不同的数据库管理系统，但是它们一些概念也十分相似。

含义类似的关键词：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD