1、什么是搜索？
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）
但是：百度 != 搜索
垂直搜索（站内搜索）
搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息
2、如果用数据库做搜索会怎么样？
数据都是存储在数据库里面的，比如说电商网站的商品信息，招聘网站的职位信息，新闻网站的新闻信息，等等。可以考虑，去使用数据库去进行搜索。
存在的问题：
1、比方说，每条记录的指定字段的文本，可能会很长，比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符，这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，懒判断说，你包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”）
2、还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果，比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”
用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。
3、什么是全文检索、倒排索引和Lucene？
（1）全文检索，倒排索引
（2）lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和api来针对磁盘上
lucene和elasticsearch的关系：
lucene，最先进、功能最强大的搜索库，直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入理解原理（各种索引结构）
elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）完全开源
（1）分布式的文档存储引擎
（2）分布式的搜索引擎和分析引擎
（3）分布式，支持PB级数据
4、什么是Elasticsearch？
Elasticsearch，分布式，高性能，高可用，可伸缩的搜索和分析系统
1、Elasticsearch的功能，（干什么的）
（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
分布式，搜索，数据分析
（2）全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from products where product_name like "%牙膏%"
结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'
部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品，select category_id,count(*) from products group by category_id
（3）对海量数据进行近实时的处理
分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索
海联数据的处理：分布式以后，就可以采用大量的服务器去存储和检索数据，自然而然就可以实现海量数据的处理了
近实时：检索个数据要花费1小时（这就不要近实时，离线批处理，batch-processing）；在秒级别对数据进行搜索和分析
跟分布式/海量数据相反的：lucene，单机应用，只能在单台服务器上使用，最多只能处理单台服务器可以处理的数据量
2、Elasticsearch的适用场景，（能在什么地方发挥作用）
国外
（1）全文检索，高亮，搜索推荐
（2）数据分析
（3）全文检索
（5）电商网站，检索商品
（6）日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana）
（7）商品价格监控网站
（8）BI系统，分析趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化
国内
（9）国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）
3、Elasticsearch的特点，跟其他类似的东西不同的地方在哪里
（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
（2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
（3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
（4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不不能提供的很多功能
围绕着document在操作，其实就是把es当成了一个NoSQL存储引擎，一个可以存储文档类型数据的存储系统，在操作里面的document。
es可以作为一个分布式的文档存储系统，所以说，我们的应用系统，是不是就可以基于这个概念，去进行相关的应用程序的开发了。
Elasticsearch在跑起来以后，其实起到的第一个最核心的功能，就是一个分布式的文档数据存储系统。ES是分布式的。文档数据存储系统。文档数据，存储系统。
文档数据：es可以存储和操作json文档类型的数据，而且这也是es的核心数据结构。
存储系统：es可以对json文档类型的数据进行存储，查询，创建，更新，删除，等等操作。其实已经起到了一个什么样的效果呢？其实ES满足了这些功能，就可以说已经是一个NoSQL的存储系统了。
什么类型的应用程序呢？
（1）数据量较大，es的分布式本质，可以帮助你快速进行扩容，承载大量数据
（2）数据结构灵活多变，随时可能会变化，而且数据结构之间的关系，非常复杂，如果我们用传统数据库，那是不是很坑，因为要面临大量的表
（3）对数据的相关操作，较为简单，比如就是一些简单的增删改查，用我们之前讲解的那些document操作就可以搞定
（4）NoSQL数据库，适用的也是类似于上面的这种场景
举个例子，比如说像一些网站系统，或者是普通的电商系统，博客系统，面向对象概念比较复杂，但是作为终端网站来说，没什么太复杂的功能，就是一些简单的CRUD操作，而且数据量可能还比较大。这个时候选用ES这种NoSQL型的数据存储，比传统的复杂的功能务必强大的支持SQL的关系型数据库，更加合适一些。无论是性能，还是吞吐量，可能都会更好。