文章目錄
- 一、什麼是全文索引
- 二、ElasticSearch簡介
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- 概述
- 三、IK分詞器
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- 簡介
- 四、Kibana使用-掌握DSL語句
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- 簡介
- Spring Data
一、什麼是全文索引
我們在浏覽各種網頁的情況下，無不例外需要涉及到搜尋的需求。然而像淘寶、京東這類的大流量公司，存儲的資料量達到上億的情況下。若還是編寫select語句去查詢每一條記錄，老闆早就把你開了。在高資料量的情況下，要實作快速，哦不，迅速查詢的需求，我們就要使用到全文索引。
二、ElasticSearch簡介
概述
Elasticsearch是面向文檔(document oriented)的，這意味着它可以存儲整個對象或文檔(document)。然而它不僅僅是存儲，還會索引(index)每個文檔的内容使之可以被搜尋。在Elasticsearch中，你可以對文檔（而非成行成列的資料）進行索引、搜尋、排序、過濾。Elasticsearch比傳統關系型資料庫如下：
三、IK分詞器
簡介
簡單來說，IK分詞器可以把一句話分為幾個詞，友善索引的建立和查找。例如：“我是大帥哥”—>“我” “是” “大帥哥”。
IK分詞器3.0的特性如下：
- 采用了特有的“正向疊代最細粒度切分算法“，具有60萬字/秒的高速處理能力。
- 采用了多子處理器分析模式，支援：英文字母（IP位址、Email、URL）、數字（日期，常用中文數量詞，羅馬數字，科學計數法），中文詞彙（姓名、地名處理）等分詞處理。
- 對中英聯合支援不是很好,在這方面的處理比較麻煩.需再做一次查詢,同時是支援個人詞條的優化的詞典存儲，更小的記憶體占用。
- 支援使用者詞典擴充定義。
- 針對Lucene全文檢索優化的查詢分析器IKQueryParser；采用歧義分析算法優化查詢關鍵字的搜尋排列組合，能極大的提高Lucene檢索的命中率。
四、Kibana使用-掌握DSL語句
簡介
我們在搭建好的ElasticSearch中往往無法滿足我們複雜的業務需求。Kibana 是一款開源的資料分析和可視化平台，它是 Elastic Stack 成員之一，設計用于和 Elasticsearch協作。您可以使用 Kibana 對Elasticsearch 索引中的資料進行搜尋、檢視、互動操作。您可以很友善的利用圖表、表格及地圖對資料進行多元化的分析和呈現。Kibana 可以使大資料通俗易懂。它很簡單，基于浏覽器的界面便于您快速建立和分享動态資料儀表闆來追蹤 Elasticsearch 的實時資料變化。
我們通過DSL語句便可對索引庫中的資料進行增删改查業務。具體api可參考連結: DSL語句API。
Spring Data
Spring Data是一個用于簡化資料庫通路，并支援雲服務的開源架構。其主要目标是使得對資料的通路變得友善快捷，并支援map-reduce架構和雲計算資料服務。 Spring Data可以極大的簡化JPA的寫法，可以在幾乎不用寫實作的情況下，實作對資料的通路和操作。除了CRUD外，還包括如分頁、排序等一些常用的功能。具體api可參考連結: Spring Data Elasticsearch-----API.