ElasticSearch 基本原理（三）ElasticSearch与Lucene、Solr、Mysql的关系
信息检索包含内容非常广，包含文本（搜索引擎）、 图片（以图搜索）、音频（歌曲识别）、视频等多种类型数据的检索。为了高效的检索，通常都用建立索引的方式提高检索速度。因为不同类型的数据存储格式、特征提取方法等等都是不同的，所以建立索引的类型也是不同的，检索的方法也是不同的。
对文本建立索引的数据结构是倒排索引；对关系型数据库中的数据建立索引的数据结构是B-tree；对图片建立索引，根据特征提取方式的不同，方法也是不同的，Hash、乘积量化等方法比较主流。
目前，针对不同类型的数据也有不同的工具针对不同的数据建立索引。Lucene和ElasticSearch都可以认为是全文索引的工具，是信息检索的一部分，下图清晰的介绍了全文索引的基本知识：
接下来，将简单介绍ElasticSearch与Lucene、Mysql、Solr之间的关系
1.Lucene和ElasticSearch的关系
简单直观的讲，Lucene和ElasticSearch的关系就是飞机发动机和飞机的关系：
(1) 数据结构：关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做倒排索引的结构来达到相同的目的。
(2) Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。无论是开源还是私有， Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。
但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。
(3) Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。
然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。简单描述：
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
Elasticsearch 将所有的功能打包成一个单独的服务，这样你可以通过程序与它提供的简单的 RESTful API 进行通信， 可以使用自己喜欢的编程语言充当 web 客户端，甚至可以使用命令行（去充当这个客户端）。
2.ElasticSearch和Solr 的关系
Solr
Apache Solr 是一个基于名为 Lucene 的 Java 库构建的开源搜索平台。它以用户友好的方式提供 Apache Lucene 的搜索功能。
作为一个行业参与者已近十年，它是一个成熟的产品，拥有强大而广泛的用户社区。
它提供分布式索引，复制，负载平衡查询以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理得好，它就能够成为一个高度可靠，可扩展且容错的搜索引擎。
很多互联网巨头，如 Netflix，eBay，Instagram 和亚马逊（CloudSearch）都使用 Solr，因为它能够索引和搜索多个站点。
主要功能列表包括：
- 全文搜索
- 突出
- 分面搜索
- 实时索引
- 动态群集
- 数据库集成
- NoSQL 功能和丰富的文档处理（例如 Word 和 PDF 文件）
其他方面比较：
solr集群搭建是依赖Zookeeper进行元数据管理的，elasticsearch集群则是自己管理，不需要依赖其他第三方，使得elasticsearch集群搭建更方便、快捷。
3.关系型数据库MySql和ElasticSearch的关系
从上表中可以看出：
MySQL 中的数据库（DataBase），等价于 ES 中的索引（Index）。
MySQL 中一个数据库下面有 N 张表（Table），等价于1个索引 Index 下面有 N 多类型（Type）。
MySQL 中一个数据库表（Table）下的数据由多行（Row）多列（column，属性）组成，等价于1个 Type 由多个文档（Document）和多 Field 组成。
MySQL 中定义表结构、设定字段类型等价于 ES 中的 Mapping。举例说明，在一个关系型数据库里面，Schema 定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。与之对应的，在 ES 中，Mapping 定义索引下的 Type 的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引 JSON 文档、是否压缩原始 JSON 文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
MySQL 中的增 insert、删 delete、改 update、查 search 操作等价于 ES 中的增 PUT/POST、删 Delete、改 _update、查 GET。其中的修改指定条件的更新 update 等价于 ES 中的 update_by_query，指定条件的删除等价于 ES 中的 delete_by_query。
MySQL 中的 group by、avg、sum 等函数类似于 ES 中的 Aggregations 的部分特性。
MySQL 中的去重 distinct 类似 ES 中的 cardinality 操作。
MySQL 中的数据迁移等价于 ES 中的 reindex 操作。
（1）ES可以认为是NoSql的数据库，最大的缺点是不支持事物（当然，关系型数据库为了支持事物，损失很多的性能）；
（2）以查询为主的情况下，可以替代部分关系型数据库的功能；
（3）关系型数据库在数据量小（百万级以下）情况下，无论是查询还是修改，都还是很有优势的；
（4）对于大量日志的分析和存储，相对于Mysql，ES还是很有优势；
DB-Engines对ElasticSearch和Mysql做了一个系统下的对比：
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Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric
参考：
全文搜索引擎 ElasticSearch 还是 Solr？
System Properties Comparison Elasticsearch vs. MySQL
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