1.1.了解ES
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：
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在GitHub搜索代码
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在电商网站搜索商品
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在百度搜索答案
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在打车软件搜索附近的车
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：
而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
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*项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene 。
elasticsearch的发展历史：
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2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
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2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
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：
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：
1.1.5.总结
什么是elasticsearch？
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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）？
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是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
什么是Lucene？
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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：
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：
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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：
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将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
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创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
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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）：
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：
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？
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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。
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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：
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优点：
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可以给多个字段创建索引
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根据索引字段搜索、排序速度非常快
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缺点：
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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。
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倒排索引：
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优点：
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根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
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缺点：
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只能给词条创建索引，而不是字段
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无法根据字段做排序
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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：
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：
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所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
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所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
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所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
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，我们学习了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：
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Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
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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：
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对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
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对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
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两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
1.4.安装es、kibana
1.4.1.安装
参考 : 安装elasticsearch和kibana-****博客
1.4.2.分词器
参考：安装IK分词器 + 扩展词典配置 + 停用词典配置-****博客
如果使用默认的分词器 ， 可能会造成中文分词效果不好 :
1.4.3.总结
分词器的作用是什么？
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创建倒排索引时对文档分词
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用户搜索时，对输入的内容分词
IK分词器有几种模式？
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ik_smart：智能切分，粗粒度
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ik_max_word：最细切分，细粒度
IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？
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利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
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在词典中添加拓展词条或者停用词条