Elasticsearch是什么
分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎
Elasticsearch提供的功能
（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
（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
海量数据的处理：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
Elasticsearch现实应用
（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）
原理介绍
Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：
{
"name" : "John",
"sex" : "Male",
"age" : 25,
"birthDate": "1990/05/01",
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
这里有一份简易的将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列
(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引
(Index) ⇒ 类型
(type) ⇒ 文档
(Docments
) ⇒ 字段
(Fields)
数据查找
B-树
上大学读书时老师教过我们，二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构：
为了提高查询的效率，减少磁盘寻道次数，将多个值作为一个数组通过连续区间存放，一次寻道读取多个数据，同时也降低树的高度。
倒排索引
假设有这么几条数据
| ID
| Name
| Age
| Sex
|
| --
|:------------:
| -----:
| -----:
|
| 1
| Kate
| 24
| Female
| 2
| John
| 24
| Male
ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下:
Name:
| Term
| Posting List
|
| --
|:----:
|
| Kate
| 1
|
| John
| 2
|
| Bill
| 3
|
Age
| Term
| Posting List
|
| --
|:----:
|
| 24
| [1,2
] |
| 29
| 3
|
Sex 交给你们自己思考一下
