【es】基本概念理解_es是什么

一，初识es

1.是什么？

ElasticSearch 简称es,开源的分布式的全文搜索引擎，可以近乎实时的存储检索数据，es使用java开发，并且使用Lucene作为核心实现搜索功能。

2.能干什么？

分布式的搜索引擎，全文检索，数据分析引擎（分组聚合），对海量数据实时处理

3.有什么特点？

      快速搜索，分布式部署，可按照分数排序，resultful所有操作可以通过http接口进行

（1）分布式的实时文档存储，每个字段都可以被搜索和索引

（2）分布式的实时文档搜索引擎

（3）胜任上百个服务节点的拓展，支持PB以上的结构化和非结构化数据

4.使用场景？

       搜索类场景，日志分析类场景（经典的ELK组合，可完成日志收集分析存储）5

5.同类搜索对比？

      同类的有Lucene,solr,ElasticSearch是目前主流的全文搜索方案，但是 Lucene 只是一个工具包，它不是一个完整的全文检索引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

目前以 Lucene 为基础建立的开源可用全文搜索引擎主要是 Solr 和 Elasticsearch。

Solr 和ElasticSearch都是基于Lucene实现的，不同点如下：

1.solr利用zookpper进行分布式管理，而ElasticSearch自身携带分布式协调管理功能

2.elasticSearch实时性更好

相同点：

底层都依赖Lucene，lucene能实现全文搜索因为实现了倒排索引的查询结构

6.版本迭代？

6.1 集群连接变化

 transportClient被抛弃，es7的java代码，只能使用restClient,建议使用

High-level-rest-client的方法操作es集群

6.2 存储结构变化

  es7中使用默认的_doc作为type

6.3 默认配置变化

  默认节点为主机名，默认分片数改为1，不再是5

6.4 Lucene升级为lucene 8 查询相关性速度优化

二，入门概念

 1.索引 index

      理解为关系型数据库

 2.type

     理解为数据库中的一张表，注意ES各个版本之前区别很大

     es5中一个index可以有多个type; es6中一个index 只能有一个type;es7中逐步移除

type这个概念

3.映射 mapping

    定义了每个字段的类型等信息，相当于关系型数据库的表结构

4.常用数据类型

  String类型，分为两种。 text：可分词，不可参与聚合；keyWord：不可分词，数据作为完整字段匹配，可以参与聚合

     数字：number，可以分为Long,integer,short,byte,double,float

     数组：array

     布尔：boolean

     日期：可以对日期格式格式化日期存储，但是建议存储为毫秒值，存储为long,节省空间。

     经纬度：geo_point,ip

     对象：object，例如

{
    "name":"Jack",
    "age":21,
    "girl":{
        "name":"Rose",
        "age":21
    }
}

  4.通过和关系型数据库的对比，能更加容易理解

5.ik分词器

有两种分词模式：ik_matx_word 和ik_smart模式

1.ik_max_word(常用)

 将文本做最细粒度拆

如果对“南京市长江大桥”采用ik_max_word分词

POST _analyze
{
   "analyzer": "ik_max_word",
   "text": "南京市长江大桥"
}

分词结果如下：

{
   "tokens": [
      {
         "token": "南京市",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 3,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 0
      },
      {
         "token": "南京",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 2,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 1
      },
      {
         "token": "市长",
         "start_offset": 2,
         "end_offset": 4,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 2
      },
      {
         "token": "长江大桥",
         "start_offset": 3,
         "end_offset": 7,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 3
      },
      {
         "token": "长江",
         "start_offset": 3,
         "end_offset": 5,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 4
      },
      {
         "token": "大桥",
         "start_offset": 5,
         "end_offset": 7,
         "type": "CN_WORD",
         "position": 5
      }
   ]
}

2.ik_smart

会做最粗粒度拆分

如果对“南京市长江大桥”采用ik_smart分词，分词结果如下：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "南京市长江大桥"
}

{
  "tokens": [
    {
      "token": "南京市",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "长江大桥",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    }
  ]
}

6.倒排索引

（1）正向索引（forward index）

        在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合。

例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数

和出现位置。

（2）正向索引结构

 文档1的ID>单词1：出现次数，出现位置列表；单词2:出现次数，出现位置列表…

 一般是通过key找到value 。

如果只存在正向索引，那就需要扫描索引库中的所有文档，找出包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次呈现给用户。

（3）反向索引 (inverted index)

所以搜索引擎会将正向索引重构为倒排索引，把文件ID对应关键词的映射转化为关键词到ID的映射，从词的关键字去找文档

（4) 我在网上找的一个比较容易理解的例子如下：

    假设有一批技术书籍，编好编号如下图

如果想搜索并发相关的词，正向索引呢就会遍历表格，找到编号为1和4的两条记录。

如果采用倒排索引的话，首先会对书籍的名称进行分词，比如：Java并发编程之美，会被分词成为 java  并发 编程 , 分词之后，会存储分词和文档ID的对应关系

 这时，在倒排索引中搜索并发，就能够通过分词并发找到对应的ids编号，

 （4）参考链接，个人觉得讲解很好，很容易理解：ES原理之倒排索引 - 同济小孙 - 博客园