最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。
但是先不考虑本身设计的合理性，领导需要开发，所以我开始踏上了搭建 ES 服务的道路，从零开始，因为之前完全没接触过 ES，所以通过本系列来记录下自己的开发过程。
本篇文章的总体内容大致如下图：
由 ReyCG 精心绘制并提供
什么是全文搜索
什么是全文搜索引擎?百度百科中的定义：
全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
从定义中我们已经可以大致了解全文检索的思路了，为了更详细的说明，我们先从生活中的数据说起。
我们生活中的数据总体分为两种：
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：非结构化数据又可称为全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，Word 文档等。
当然有的地方还会有第三种：半结构化数据，如 XML，HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。
对于结构化数据，我们一般都是可以通过关系型数据库(MySQL，Oracle 等)的 table 的方式存储和搜索，也可以建立索引。
对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方法：
顺序扫描
全文检索
顺序扫描：通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式，即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。
例如给你一张报纸，让你找到该报纸中“RNG”的文字在哪些地方出现过。你肯定需要从头到尾把报纸阅读扫描一遍，然后标记出关键字在哪些版块出现过以及它的出现位置。
这种方式无疑是最耗时的最低效的，如果报纸排版字体小，而且版块较多甚至有多份报纸，等你扫描完你的眼睛也差不多了。
全文检索：对非结构化数据顺序扫描很慢，我们是否可以进行优化?把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗?
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
这种方式就构成了全文检索的基本思路。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
还以读报纸为例，我们想关注英雄联盟 S8 全球总决赛的新闻，假如都是 RNG 的粉丝，如何快速找到 RNG 新闻的报纸和版块呢?
全文检索的方式就是，将所有报纸中所有版块中关键字进行提取，如"EDG"，"RNG"，"FW"，"战队"，"英雄联盟"等。
然后对这些关键字建立索引，通过索引我们就可以对应到该关键词出现的报纸和版块。注意区别目录搜索引擎。
为什么要用全文搜索搜索引擎
之前，有同事问我，为什么要用搜索引擎?我们的所有数据在数据库里面都有，而且 Oracle、SQL Server 等数据库里也能提供查询检索或者聚类分析功能，直接通过数据库查询不就可以了吗?
确实，我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过建数据库索引，优化 SQL 等方式提升效率，甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。
如果数据量更大，就可以分库分表来分担查询压力。那为什么还要全文搜索引擎呢?我们主要从以下几个原因分析：
数据类型
全文索引搜索支持非结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索大量存在的任何单词或单词组的非结构化文本。
例如 Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。
对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。
索引的维护
一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。
进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。
建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 郑州无痛人流多少钱:http://yyk.39.net/zz3/zonghe/1d426.html/郑州同济妇科医院:http://yyk.39.net/zz3/zonghe/1d426.html/