Elastic Search

标签：地理位置   数据存储   指定   请求   查询   删除   修改   数据   文本   

Elastic Search 是一种分布式，高性能，高可用，可伸缩的搜索和分析系统

1.为什么不能纯用数据库搜索？

如：执行select * from students where name like ‘%张三%‘

• 数据库会一条一条的扫描
• 每条记录指定字段的文本可能很长，对这些文本一一扫描判断是否包含所需的关键字，效率很低
• 另外，包含“张小三“的结果搜索不出来

另外如果数据量很大，超过了一台机器的容量，此时就必须使用多台机器进行数据存储，我们自己实现的话很麻烦，ES运营而生：

• 自动维护数据分布到多个节点的索引的简历，还有搜索请求分布到多个节点的执行
• 自动维护数据的冗余副本，保证一些机器宕机了，也不会丢失任何数据
• 封装很多高级功能，让我们能快速开发应用和开发更加复杂的应用：复杂的搜索功能，聚合分析的功能，基于地理位置的搜索（例如距离我当前位置1公里以内的烤肉店）

2.ES中的基本概念

ES里有document、type、index概念，分别相当于数据库中的行、表和数据库。
            Index<------->数据库
            Type<------->表
            Document<------->行

另外ES存放数据的节点有shard（primary shard）和replica（replica shard）：

• replica上存放的是shard上的数据副本，提供高可用性，提供了搜索这类请求的吞吐量和性能。
• shard的数量在建立索引时配置，之后不能修改，默认为5个。replica 的数量可随时修改，默认1个shard对应1个 replica。一个shard可以对应一个或多个replica，每个shard和其对应的replica不能在同一节点上，所以一般配置两台服务器，每台服务器上均放置一部分shard和一部分replica。

3.ES使用

应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的 ，对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变成扁平的多张表（如一对多），每次查询出结果后还要再还原回原来的对象数据格式。

ES是面向文档（document）的，文档中存储的数据结构与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据格式，ES可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能。ES 的 document 用json数据格式来表达。

3.1 简单的索引操作

• 创建索引：PUT /db_index?pretty

• 删除索引：DELETE /db_index?pretty

• 快速查看集群中有哪些索引：GET /_cat/indices?v

Elastic Search

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原文地址：https://www.cnblogs.com/HarderYao/p/9882866.html