- 官腔
Elasticsearch，分布式，高性能，高可用，可伸缩的搜索和分析系统
基本等于没说,咱们慢慢看
1 概述
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，这是不对的
垂直搜索（站内搜索）
- 互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app
- 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，员工管理，搜索
- “张三”，“张三儿”，“张小三”；有个电商网站，卖家，后台管理系统，搜索“牙膏”，订单，“牙膏相关的订单”
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
2 数据库搜索
数据都是存储在数据库里面的
很自然的，如果从技术的角度去考虑，如何实现搜索，电商网站内部的搜索功能的话，就可以考虑，去使用数据库去进行搜索。
2.1 案例 - 电商系统的搜索
- 搜索含有牙膏的商品
- 在数据库中商品名称字段中存储有关键字
数据库来处理的话，不考虑数据库的全文索引什么的，假如商品有 1000万 个，那么基本上就要查找 1000 万次，且每次都需要加载商品的名称字段的整段字符串，并挨个寻找。
每条记录的指定字段的文本，可能会很长
比如“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符，这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，懒判断说，你包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”）
无法将搜索词拆分开来
尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果，比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”
用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。
3 全文检索 & Lucene
3.1 全文检索
3.1.1 场景：搜索“生化机”
- 全文检索
（有可能是手抖打错了，本来是生化危机），但是期望需要出来右侧的 4条 记录
有 4条 数据
将每条数据进行词条拆分。如“生化危机电影”拆成：生化、危机、电影 关键词（拆分结果与策略算法有关）
每个关键词将对应包含此关键词的数据 ID
搜索的时候，直接匹配这些关键词，就能拿到包含关键词的数据
这个过程就叫做全文检索。而词条拆分和词条对应的 ID 这个就是倒排索引的的基本原理
对比数据库的缺陷
数据库里的数据，共有100万条,按照之前的思路,其实就要扫描100万次，而且每次扫描,都需要匹配那个文本所有的字符，确认是否包含搜索的关键词，而且还不能将搜索词拆解开来进行检索
利用倒排索引
进行搜索的话，假设100万条数据,拆分出来的词语,假设有1000万个词语，那么在倒排索引中,就有1000万行,我们可能并不需要搜索1000万次。
很可能说,在搜索到第一次的时候,我们就可以找到这个搜索词对应的数据。
也可能是第100次,或者第1000次
3.2 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
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
用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构
另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和API来针对磁盘上额
Elasticsearch的适用场景
国外
（1）维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，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）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（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana）
（7）商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
（8）BI系统，商业智能，Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化
国内
（9）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）
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，提供了数据库所不不能提供的很多功能
Elasticsearch的功能
（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
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
分布式，搜索，数据分析
（2）全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from products where product_name like “%牙膏%”
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’
部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品，select category_id,count(*) from products group by category_id
3）对海量数据进行近实时的处理
分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索
海联数据的处理：分布式以后，就可以采用大量的服务器去存储和检索数据，自然而然就可以实现海量数据的处理了
近实时：检索个数据要花费1小时（这就不要近实时，离线批处理，batch-processing）；在秒级别对数据进行搜索和分析
跟分布式/海量数据相反的：lucene，单机应用，只能在单台服务器上使用，最多只能处理单台服务器可以处理的数据量
4 Elasticsearch的意义
我们可以使用 lucene 开发搜索服务，部署在一台机器上面，但是无法解决当数据量增大的时候出现的问题（图上右侧）。
那么 elasticsearch 就是解决这种场景的工具；
自动维护数据的分布到多个节点的索引建立、检索请求分布到多个节点的执行
自动维护数据的冗余副本，保证一些机器宕机了，不会丢失任何数据
封装了更多的高级功能
给我们提供更多高级的支持，让我们快速的开发应用，开发更加复杂的应用
复杂的搜索功能，聚合分析的功能，基于地理位置的搜多（距离我当前位置 1公里 以内的烤肉店）
