Elasticsearch入门(一):elasticsearc基础概念

1.什么是搜索

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
垂直搜索(站内搜索)
互联网的搜索:电商网站,招聘网站,新闻网站,各种app
IT系统的搜索:OA软件,办公自动化软件,会议管理,日程管理,项目管理,员工管理,搜索“张三”,“张三儿”,“张小三”;有个电商网站,卖家,后台管理系统,搜索“牙膏”,订单,“牙膏相关的订单”

2.如果用数据库做搜索会怎么样?

在软件系统中,我们都是将数据存储在数据库中,那么使用数据库做搜索,我们会怎么做呢?
比如我们在博客系统中查询文章
select * from article where articleTitle like ‘%xxx%’ or articleContext like ‘%xxx%’;
这样搜索有什么问题呢?

  1. 效率低:我们知道,一篇博客的文章内容是很长的,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“Java”)
  2. 功能性差: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,比如我们想搜索张小三,但是输入张三就无法搜索出

3.什么是全文检索、倒排索引和Lucene?

  1. 全文检索
    对被检索的内容建立关键字索引,这样我们可以根据关键字快速定位到内容id
    在这里插入图片描述
  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。

4.什么是elasticsearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

5.elasticsearch的功能

分布式,搜索,数据分析

  1. 分布式的搜索引擎和数据分析引擎
    搜索:比如百度,网站的站内搜索,IT系统的检索
    数据分析:比如电商网站,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
  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,类似sql 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,类似sql 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,类似sql 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
    海量数据的处理: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

5.elasticsearch的应用场景

  1. 维基百科,类似百度百科,牙膏,牙膏的维基百科,全文检索,高亮,搜索推荐
  2. The Guardian(国外新闻网站),类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论)+社交网络数据(对某某新闻的相关看法),数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门,垃圾,鄙视,崇拜)
  3. Stack Overflow(国外的程序异常讨论论坛),IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
  4. GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码
  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,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
  8. BI系统,商业智能,Business Intelligence。比如说有个大型商场集团,BI,分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表,**区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领,开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘,Kibana进行数据可视化
  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)

5.elasticsearch的特点

  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
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