ElasticSearch

1.1什么是搜索？

百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。百度 != 搜索
1）互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app
2）IT系统的搜索：OA软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理。
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相关的有些信息

1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？

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1.3 什么是全文检索和Lucene？

1）全文检索，倒排索引
全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。
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2）lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。

1.4 什么是Elasticsearch？

Elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）。
关于elasticsearch的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得lucene实在太复杂了，就开发了一个封装了lucene的开源项目，compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得compass不够，就写了elasticsearch，让lucene变成分布式的系统。
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、分析。
全文检索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。
结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些

1.5 Elasticsearch的适用场景

1）维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐。
2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+ 社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）。
3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
4）GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。
5）国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）。
1.6 Elasticsearch的特点
1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，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；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能

1.7 Elasticsearch的核心概念

1.7.1 近实时

近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

1.7.2 Cluster（集群）

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常

1.7.3 Node（节点）

集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。

1.7.4 Index（索引-数据库）

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

1.7.5 Type（类型-表）

每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field（字段），比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document
但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type
日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name
电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period

每一个type里面，都会包含一堆document

{  
"product_id": "1",  
"product_name": "长虹电视机",  
"product_desc": "4k高清",  
"category_id": "3",  
"category_name": "电器",  
"service_period": "1年"
}

{  
"product_id": "2",  
"product_name": "基围虾",  
"product_desc": "纯天然，冰岛产",  
"category_id": "4",  
"category_name": "生鲜",  
"eat_period": "7天"}

1.7.6 Document（文档-行）

文档是es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。

1.7.7 Field（字段-列）

Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

product document{  
"product_id": "1",  
"product_name": "高露洁牙膏",  
"product_desc": "高效美白",  
"category_id": "2",  
"category_name": "日化用品"
}

1.7.8 mapping（映射-约束）

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建，在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下：

client.indices.putMapping({    
    index : 'blog',    
    type : 'article',    
    body : {        
           article: {            
                properties: {                
                    id: {                                     type:'string',                    
analyzer: 'ik',                    
store: 'yes',                
},            
        title: {           
type: 'string',                    
analyzer: 'ik',                    
store: 'no',                
},       
        content: {                    
type: 'string',                    
analyzer: 'ik',                    
store:'yes',                
}            
}        
}    
}});