一、业务场景

场景1：当数据库表的数据达到一定量的时候，增加索引也不能带来很高的性能优化，但是很多时候又需要各种条件组合查询。

场景2：数据库表进行分表之后，想要将分散到各表的数据聚合在一起，对用户提供查询和搜索服务。

二、解决办法

解决大数据量的搜索问题，可以引进全文搜索引擎。它的核心技术在于全文检索技术。

全文搜索引擎：在海量的数据中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。

全文检索技术：以各类数据如文本、声音、图像等为对象，提供按数据的内容而不是外在特征来进行的信息检索，其特点是能对海量的数据进行有效管理和快速检索。

三、全文搜索引擎

（一）、常用的全文搜索引擎技术

1、Lucene

Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，它不是一个完整的全文搜索引擎，而是一个全文搜索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种语言），是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。

Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。

官网：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene

2、Sphinx

Sphinx是一款基于SQL的高性能全文检索引擎，Sphinx的性能在众多全文检索引擎中也是数一数二的，利用Sphinx，我们可以完成比数据库本身更专业的搜索功能，而且可以有很多针对性的性能优化。

官网：概述 — Sphinx 2.2.0 文档

中文站：Sphinx 中文站

3、Xunsearch（迅搜）

Xunsearch 是一个高性能、全功能的全文检索解决方案。

开源免费、高性能、多功能，简单易用的专业全文检索技术方案。

官网：迅搜(xunsearch) - 开源免费中文全文搜索引擎|PHP全文检索|mysql全文检索|站内搜索

4、Splunk

Splunk 是机器数据的引擎。使用 Splunk 可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备生成的快速移动型计算机数据。使用 Splunking 处理计算机数据，可让您在几分钟内解决问题和调查安全事件。监视您的端对端基础结构，避免服务性能降低或中断。

官网：Splunk | Turn Data Into Doing

5、Solr

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。

Solr是一个高性能，采用Java开发，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。

官网：Welcome to Apache Solr - Apache Solr

5、Elasticsearch

Elasticsearch 是一个基于Lucene，分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎

官网：Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic

根据DB-Engines的搜索引擎的排名显示，如下：

Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Splunk，然后是Solr。

今天我们只要讲的是Elasticsearch。

四、Elasticsearch

（一）概念

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。

基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

----- 来自百度百科

学习一门技术，最佳的学习文档就是官网，这里就不写了。

移步至官网学习：What is Elasticsearch? | Elasticsearch Guide [7.15] | Elastic

（二）关键技术点

1、倒排索引

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

正向索引：文档 to 单词；

倒排索引：单词 to 文档；

Lucene 为什么不用 b+ 树来搜索数据？Mysql 为什么不用倒排索引来检索数据？
b+树主要设计目的是减少搜索时访问磁盘的次数，而Lucene等搜索引擎设计的时候，追求的目标是倒排压缩率&倒排解压速度&倒排Bool运算速度。取倒排到内存运算的时候，是连续读取，时间开销和倒排的大小有关系，所以并不适合用b+数。
同理Mysql等数据库使用索引的目的是快速定位某一行数据，若使用倒排这种线性化的数据结构存储数据，其查找的时候访问磁盘的次数会远大于使用b+的数据库。

2、分词器（analyzer）

（三）安装和使用

1、安装和运行

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.1-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzvf elasticsearch-7.15.1-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-7.15.1
./bin/elasticsearch

2、访问：

curl http://127.0.0.1:9200{"name" : "QtI5dUu","cluster_name" : "elasticsearch","cluster_uuid" : "v8OWkR1OQO-rgV8o_lRhEA","version" : {"number" : "7.15.1","build_flavor" : "default","build_type" : "tar","build_hash" : "f4d76bd413ecfbd5122c3aa5dc85465960f18afe","build_date" : "2021-04-23T15:58:28.336786977Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.8.2","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"
}

3、用思维导图整理了一些知识点和语法

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