一、概述
Elasticsearch 以其强大的全文本搜索功能而闻名。速度之所以这么快，因为 Elasticsearch 核心采用的是倒排索引；它功能之所以这么强大，是因为采用了可调相关度分数、高级查询 DSL 以及可提升搜索能力的诸多功能。
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然而全文本搜索只是全球众多公司利用 Elasticsearch 解决各种挑战的冰山一角。数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据，它适用于所有数据类型。
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二、技术原理
Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，它的技术原理主要包括以下几个方面：
将数据导入、解析、查询、得分和返回结果的全过程，描述如下：
1. 数据导入
首先，将数据导入到 Elasticsearch 是整个过程的第一步。数据可以来自多种来源，如文本文件、数据库、日志文件等。导入数据通常通过以下方式进行：
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- Elasticsearch API：通过 Elasticsearch 的 RESTful API 将数据一次性或批量导入到指定的索引中。可以使用bulkAPI 来实现高效的批量导入操作。
POST /index_name/_bulk { "index": { "_index": "index_name", "_type": "_doc", "_id": "1" } } { "field1": "value1", "field2": "value2" } { "index": { "_index": "index_name", "_type": "_doc", "_id": "2" } } { "field1": "value3", "field2": "value4" }
- Logstash：Logstash 可以作为数据收集和预处理工具，从不同的数据源（如文件、数据库）中采集数据，并将其发送到 Elasticsearch 中。
- fileBeat：fileBeat是轻量级的数据采集器，用于实时收集和传输数据到 Elasticsearch 或 Logstash 中。
2. 数据解析和索引化
一旦数据导入到 Elasticsearch 中，它们会自动进行解析和索引化：
- 文本分析：对于文本字段，Elasticsearch 使用预定义的分析器（或自定义分析器）进行分词、词形还原、停用词过滤等操作。这些操作生成适合建立倒排索引的词项。
- 建立倒排索引：倒排索引将文档中的每个词项映射到包含这些词项的文档列表。这样的结构使得 Elasticsearch 能够快速定位和检索包含特定词项的文档。
3. 查询处理
数据被索引后，就可以通过 Elasticsearch 的查询 API 来检索和分析数据：
- 查询DSL：Elasticsearch 使用结构化的 JSON 查询语言（Query DSL），支持各种查询类型，如全文搜索、精确匹配、范围查询、聚合等。
POST /index_name/_search { "query": { "match": { "field_name": "search_keyword" } } }
4. 查询执行和得分计算
当用户发起查询时，Elasticsearch 执行以下步骤：
- 查询解析：将用户查询解析成内部数据结构，包括词项分析和查询语法解析。
- 倒排索引匹配：使用倒排索引快速定位包含查询词项的文档集合。
- 相关性得分计算：根据查询条件和文档的匹配程度，计算每个文档的相关性得分。常用的算法包括 TF-IDF（词频-逆文档频率）和 BM25（最佳匹配 25）等。
5. 结果排序和返回
根据相关性得分，Elasticsearch 对搜索结果进行排序，并将最相关的文档返回给用户：
- 结果排序：按照相关性得分（和可能的其他因素）对搜索结果进行排序，以确保最相关的文档排在前面。
- 返回结果：返回匹配查询条件的文档，通常包括文档的ID、相关性得分以及部分或全部文档内容。可以通过分页和其他参数来控制返回结果的数量和格式。
{ "took": 5, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 2, "relation": "eq" }, "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "index_name", "_type": "_doc", "_id": "1", "_score": 0.2876821, "_source": { "field1": "value1", "field2": "value2" } }, { "_index": "index_name", "_type": "_doc", "_id": "2", "_score": 0.23560172, "_source": { "field1": "value3", "field2": "value4" } } ] } }
以上便是 Elasticsearch 数据导入、解析、查询、得分计算和返回结果的全过程。通过这一流程，Elasticsearch 能够快速高效地处理大规模的文本数据，支持复杂的查询需求，并提供准确的搜索结果。
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