ES（ElasticSearch）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：
在GitHub搜索代码
在百度搜索答案
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。
ElasticSearch和luceneElasticSearch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公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。
Lucene的优势：
易扩展
高性能（基于排序索引）
Lucene的缺点：
只限于java语言开发
学习曲线陡峭
不支持水平扩展
ElasticSearch的发展历史：
2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass；2010年Shay Banon重写了Compass，取名为Elasticsearch。相对于Lucene，ElasticSearch具备下列优势：
支持分布式，可水平扩展
提供Restful接口，可被任何语言调用
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：
什么是ElasticSearch？
什么是elastic stack（ELK）？
ElasticSearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、ElasticSearch。什么是Lucene？
Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API。倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
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。
倒排索引中有两个非常重要的概念：
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：
id、位置等信息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。
那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？
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。
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：
倒排索引：
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。
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。
索引（Index），就是相同类型的文档的集合。
例如：
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。
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，我们用了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：
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
因此在企业中，往往是两者结合使用：
MySQL实现ElasticSearch实现
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