目录
1、初识elasticsearch
1.1、什么是elasticsearch
1.2.ELK技术栈
2、正向索引和倒排索引
2.1、正向索引
2.2、倒排索引
2.3、正向索引和倒排索引的区别
3、elasticsearch中的概念理解
3.1、文档和字段
3.2、索引和映射
3.3、mysql与elasticsearch
1、初识elasticsearch
1.1、什么是elasticsearch
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。
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。
架构:
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。
1.2.ELK技术栈
elasticsearch是elastic stack的核心,负责存储、搜索、分析数据。
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
2、正向索引和倒排索引
2.1、正向索引
传统数据库(如MySQL)采用正向索引,例如给下表(tb_goods)中的id创建索引:
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%”`(索引失效)
(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。
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:
倒排索引的搜索流程如下(以搜索”华为手机”为例):
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。
2.3、正向索引和倒排索引的区别
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
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
3、elasticsearch中的概念理解
3.1、文档和字段
elasticsearch是面向文档存储的,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。
而Json文档中往往包含很多的字段(Field),类似于数据库中的列。
3.2、索引和映射
索引(index):相同类型的文档的集合 映射(mapping):索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束
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。