SpringCloud：初识ES（ElasticSearch）

2023-10-27

1.1.了解`ES`（`ElasticSearch`）

1.1.1.`ElasticSearch`的作用

ElasticSearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在GitHub搜索代码
在百度搜索答案

1.1.2.`ELK`技术栈

ElasticSearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

在这里插入图片描述

而ElasticSearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

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1.1.3.`ElasticSearch`和`lucene`

ElasticSearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

Lucene的优势：

易扩展
高性能（基于排序索引）

Lucene的缺点：

只限于java语言开发
学习曲线陡峭
不支持水平扩展

ElasticSearch的发展历史：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass；
2010年Shay Banon重写了Compass，取名为Elasticsearch。

相对于Lucene，ElasticSearch具备下列优势：

支持分布式，可水平扩展
提供Restful接口，可被任何语言调用

1.1.4.为什么不是其他搜索技术？

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

在这里插入图片描述

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展ElasticSearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

在这里插入图片描述

1.1.5.总结

什么是ElasticSearch？

一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

是以ElasticSearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、ElasticSearch。

什么是Lucene？

是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API。

1.2.倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1.正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

在这里插入图片描述

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

在这里插入图片描述

倒排索引的搜索流程如下（以搜索“华为手机”为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

在这里插入图片描述

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序

1.3.`ES`的一些概念

ElasticSearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

1.3.1.文档和字段

ElasticSearch是面向 文档（Document） 存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在ElasticSearch中：

在这里插入图片描述

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

1.3.2.索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

在这里插入图片描述

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3.`MySQL`与`ElasticSearch`

我们统一的把MySQL与ElasticSearch的概念做一下对比：

`MySQL`	`ElasticSearch`	说明
`Table`	`Index`	索引（`index`），就是文档的集合，类似数据库的表（`table`）
`Row`	`Document`	文档（`Document`），就是一条条的数据，类似数据库中的行（`Row`），文档都是`JSON`格式
`Column`	`Field`	字段（`Field`），就是`JSON`文档中的字段，类似数据库中的列（`Column`）
`Schema`	`Mapping`	`Mapping`（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（`Schema`）
`SQL`	`DSL`	`DSL`是`ElasticSearch`提供的`JSON`风格的请求语句，用来操作`ElasticSearch`，实现`CRUD`

是不是说，我们用了ElasticSearch就不再需要MySQL了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
ElasticSearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用MySQL实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用ElasticSearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

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