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ElasticSearch是什麼？
- 是一個基於Luence的全文搜索引擎，基於RESTful web接口
- ElasticSearch 是一個分佈式、高擴展、高實時的搜索與數據分析引擎
瞭解Luence
Lucene是一套用於全文檢索和搜尋的開源程序庫。其主要目的就是解決全文搜索。
那麼全文搜索能有什麼問題？
那我們先看看搜索
搜索
搜索：把數據找出來。對數據進行搜索，那就不得不提數據分類。
數據的分類
結構化數據：具有固定格式或者固定長度的數據。對於結構化數據我們一般都是存儲在關係型數據庫table中;那麼對於結構化數據搜索，一般是建立索引，通過B-tree等數據結構快速搜索。
非結構化數據： 指沒有固定格式或不定長的數據。如文章。那麼對於非結構化數據我們怎麼進行搜索呢？主要有兩種方法：順序掃描法，全文搜索法
順序掃描
順序掃描：從頭到尾掃描 一邊，標記要搜索的關鍵詞；這樣的方法無疑效率是很低的。
全文搜索
全文搜索：掃描非結構化數據，對每一個詞建立一個索引，根據建立的索引進行查找，並將查找的結果反饋給用戶。
那麼問題來了，Luence是怎麼實現全文搜索的。
Luence是怎麼實現全文搜索
全文搜索基本上分爲兩個步驟：創建索引和搜索索引
（1~4）索引過程
- 有一個待索引文件
- 待索引文件經過詞法分析和語言處理後形成一系列詞(Term)
- 列詞經過索引創建形成詞典和反向索引表
- 通過索引存儲將索引存入硬盤
（a-g）搜索過程
a. 用戶輸入查詢語句
b. 查詢語句經過詞法分析和語言處理得到一系列詞(Term)
c. 一系列詞(Term)經過語法分析後得到一個查詢樹
d. 索引存儲將索引讀入內存
e. 利用查詢樹搜索索引，從而得到每個詞(Term)的文檔鏈表，對文檔鏈表進行交，差，並得到結果文檔
f.將搜索到的結果文檔對查詢的相關性進行排序
g. 返回查詢結果給用戶
更深一步的知識，以後我再深入學習
應用場景
- 全文搜索
- ELK記錄和日誌分析
- 數據可視化：Kibana
ElasticSearch核⼼概念
索引(index)：相當於mysql的數據庫
類型(type) ：相當於mysql的table,ES 7.x以後已經移除type這個概念。
⽂檔(document)：相當於mysql行數據
映射(mapping)：mapping定義了每個字段的類型等信息。相當於mysql中的表結構。
字段(field)：相當於mysql表的字段
集羣(cluster):集羣由⼀個或多個節點組成，⼀個集羣有⼀個默認名稱"elasticsearch"。
節點(node): 集羣的節點，⼀臺機器或者⼀個進程
分⽚和副本(shard):分⽚有主分⽚(primary Shard)和副本分⽚(replica Shard)之分。副本是分⽚的副本,⼀個Index數據在物理上被分佈在多個主分⽚中，每個主分⽚只存放部分數據，每個主分⽚可以有多個副本，叫副本分⽚，是主分⽚的複製
ElasticSearch高擴展
ElasticSearch高實時
ElasticSearch近實時搜索的實現https://blog.csdn.net/dc_726/article/details/94252850