一、简介
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
- 在电商网站搜索商品
- 在百度搜索答案
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。
1.3、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公司的顶级项目，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。
1.4、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：
1.5、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
二、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。
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：
- 用户搜索数据，条件是title符合
"%手机%" - 逐行获取数据，比如id为1的数据
- 判断数据中的title是否符合用户搜索条件
- 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。
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表结构索引文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-453213.html
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