ElasticSearch基础入门，白话es

ElasticSearch是一个搜索服务器。以下简称es

作用： 进行搜索

那么问题来了，mysql不是也能搜索吗，为何要用es？

小数据量下，Mysql是完全可以胜任的，可以完成搜索，此时可以不用es；但是在 大数据量（百万千万甚至上亿） 的前提下，会有以下几个问题：

1. 性能低：使用模糊查询，左边有通配符，不会走索引，会全表扫描，性能低
2. 功能弱：如果以”华为手机“作为条件，可能查询不出来想要的数据

而es可以完美解决以上问题：

1. es可以自动对条件进行分词。
   比如华为手机，可以分成华为手机、华为、手、手机等词语。这样，搜索匹配的范围就大多了。
2. es的倒排索引，也叫反向索引。

倒排索引：将文档进行分词，形成词条和id的对应关系即为反向索引。

以唐诗为例，请说出包含“前”的诗句
你可能一下子说不出来，但是，让你背一下《静夜思》，你肯定会。

正向索引：由《静夜思》–>窗前明月光—>“前”字

反向索引：“前”字–>窗前明月光–>《静夜思》
这种由诗名联想到诗句再到句中词的，就称为正向索引；
而反向索引正好相反，是由词到诗句再到诗名

反向索引的实现就是对诗句进行分词，分成单个的词，由词推句，即为反向索引

生成的倒排索引中，词条会排序，形成一颗树形结构（和mysql索引一样），提升词条的查询速度

既然es那么好用，是不是可以替换掉mysql之类的数据库呢？

先说下答案：不要，因为它们的分工是不一样的。 一般在工作中，都是由mysql负责存储数据，然后再将数据进行同步到es，然后再从es中进行搜索。

Mysql和Es的区别如下:

1. mysql有事务性，而es没有事务性，所以，你删了的数据是无法恢复的。
2. es没有物理外键，所以，对数据强一致性要求比较高时慎用

 总结：es和mysql分工不同，mysql负责存储数据，es负责搜索数据。
      es和mysql分工不同，mysql负责存储数据，es负责搜索数据。
      es和mysql分工不同，mysql负责存储数据，es负责搜索数据.

es在架构中的位置：

应用场景

•搜索：海量数据的查询

•日志数据分析

•实时数据分析