文章目录
一、什么是全文索引
我们在浏览各种网页的情况下，无不例外需要涉及到搜索的需求。然而像淘宝、京东这类的大流量公司，存储的数据量达到上亿的情况下。若还是编写select语句去查询每一条记录，老板早就把你开了。在高数据量的情况下，要实现快速，哦不，迅速查询的需求，我们就要使用到全文索引。
二、ElasticSearch简介
概述
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下：
三、IK分词器
简介
简单来说，IK分词器可以把一句话分为几个词，方便索引的建立和查找。例如：“我是大帅哥”—>“我” “是” “大帅哥”。
IK分词器3.0的特性如下：
- 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
- 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
- 对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。
- 支持用户词典扩展定义。
- 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
四、Kibana使用-掌握DSL语句
简介
我们在搭建好的ElasticSearch中往往无法满足我们复杂的业务需求。Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack 成员之一，设计用于和 Elasticsearch协作。您可以使用 Kibana 对Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、查看、交互操作。您可以很方便的利用图表、表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现。Kibana 可以使大数据通俗易懂。它很简单，基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪 Elasticsearch 的实时数据变化。
我们通过DSL语句便可对索引库中的数据进行增删改查业务。具体api可参考链接: DSL语句API。
Spring Data
Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。具体api可参考链接: Spring Data Elasticsearch-----API.