1 ElasticSearch介绍
1.1 介绍
![](https://img.laitimes.com/img/9ZDMuAjOiMmIsIjOiQnIsISPrdEZwZ1Rh5WNXp1bwNjW1ZUba9VZwlHdsATOfd3bkFGazxCMx8VesATMfhHLlN3XnxCMwEzX0xiRGZkRGZ0Xy9GbvNGLpZTY1EmMZVDUSFTU4VFRR9Fd4VGdsYTMfVmepNHLrJXYtJXZ0F2dvwVZnFWbp1zczV2YvJHctM3cv1Ce-cmbw5CM1QDZzAjYlljM2MzNhdTMzMTY1UGOxI2YmdjYyEjYk9CX3EzLchDMxIDMy8CXn9Gbi9CXzV2Zh1WavwVbvNmLvR3YxUjL4M3Lc9CX6MHc0RHaiojIsJye.png)
官方网址:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
Github:https://github.com/elastic/elasticsearch
总结:
1、elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器,支持开箱即用。
2、elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性,对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。
突出优点:
1.扩展性好,可部署上百台服务器集群,处理PB级数据。
2.近实时的去索引数据、搜索数据。
es和solr选择哪个?
1.如果你公司现在用的solr可以满足需求就不要换了。
2.如果你公司准备进行全文检索项目的开发,建议优先考虑elasticsearch,因为像Github这样大规模的搜索都在用它。
1.2 原理与应用
1.2.1 索引结构
下图是ElasticSearch的索引结构,下边黑色部分是物理结构,上边黄色部分是逻辑结构,逻辑结构也是为了更好的 去描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理结构中的索引文件。
逻辑结构部分是一个倒排索引表:
1、将要搜索的文档内容分词,所有不重复的词组成分词列表。
2、将搜索的文档最终以Document方式存储起来。
3、每个词和docment都有关联。
如下:
现在,如果我们想搜索
quick brown
,我们只需要查找包含每个词条的文档:
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单 相似性算法 , 那么,我们可以说,对于我们查询的相关性来讲,第一个文档比第二个文档更佳。