LLM大语言模型项目知识点总结——数据库：Elasticsearch、Milvus

应用到的数据库：Elasticsearch、Milvus

一、Elasticsearch

1.1 简介

Elasticsearch 是一个分布式的、基于 RESTful API 的搜索和分析引擎,广泛用于大规模的数据存储和快速检索。（就是一个数据库）

1.2 ES中的基本概念

ES的基本概念除了集群、节点之外，还有：索引、Mapping、文档、字段、分词、分词器、分片、副本、倒排索引。

1. 索引：索引是某一类文档的集合，类似Mysql的数据库。

2. Mapping：Mapping是定义索引中有哪些字段，以及字段类型，以及字段是否会分词等，类似数据库中定义的表结构。

3. 文档：文档就是索引里的一条记录，类似数据库表中的一行记录。

4. 字段：文档有一个或多个字段，每个字段有指定的类型，常用的类型有：keyword、text、数字类型（integer、long、float、double等）、日期类型、对象类型等。
   类型是text类型时，创建文档时ES会对该字段进行分词操作，其余类型则不会做分词。

5. 分词：ES里最核心的概念就是分词了，ES会对text类型的字段进行分词，分词后就会得到一个个的词项，常用Term表述。

6. 分词器：ES里有各种各样的分词器，用于不用场景下对text类型的字段进行分词。

7. 分片：分片实际上是将某个索引的数据切分成多个块，然后均匀地将各个块分配到集群里的各个Node节点上。可以通过ES的策略查找数据块所在的Node。
   这种方案是面向海量数据而设计的，这样数据可以分布在各个节点上，数据量扩张时通过扩充Node数量来快速解决。

8. 副本：只要涉及到分布式的场景，几乎都有副本的概念。副本主要是为了备份数据，保障数据的安全性。同时也可以将查询请求分摊到各个副本里，缓解系统压力，提高吞吐量。
   ES里的数据分为主分片和副本分片，写数据时先写入主分片，然后在异步写入副本分片。

9. 倒排索引：比如我们常用的数据库索引，是把索引字段建立目录，保存目录和数据的关系，然后根据目录去查找文档，使用 B+ 树来实现。
   但是倒排索引（又称反向索引），是根据分词后的Term与文档建立关系，每个Term都对应着一堆文档，然后搜索文本时先将文本分词，然后去匹配Term，然后再去根据匹配的得分找出相关文档。

1.3 DSL查询文档

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

1. 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
2. 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：match_query、multi_match_query
3. 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。
4. 地理（geo）查询：根据经纬度查询。
5. 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。

1、查询所有文档：

GET /order/_search
{
   
  "query":{
   
    "match_all":{
   }
  }
}

2、全文检索（full text）查询：
match查询，查询字段name中包含5G的文档

GET /order/_search
{
   
  "query":{
   
    "match": {
   
      "name": "5G"
    }
  }
}

multi_match查询，返回字段name或者user.address.keyword包含天津市的文档

GET /order/_search
{
   
  "query":{
   
    "multi_match": {
   
      "query": "天津市",
      "fields": ["user.address.keyword&#