1.了解ES
Elasticsearch
是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。
Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤,首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中,再通过分词控制器
去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据,当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名,打分,再将返回结果呈现给用户。
1.1. elasticsearch的作用
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容,也可以用来实现日志统计、分析、系统监控等功能
例如:
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在GitHub搜索代码
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在电商网站搜索商品
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在百度搜索答案
-
在打车软件搜索附近的车
1.2. ELK技术栈
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elastic stack(ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域:
而elasticsearch是elastic stack的核心,负责存储、搜索、分析数据。
1.3. elasticsearch和lucene
Lucene
是一个Java语言的搜索引擎类库,是Apache公司的顶级项目,由DougCutting于1999年研发。官网地址:https://lucene.apache.org/ 。
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Lucene的优势:
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易扩展
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高性能(基于倒排索引)
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Lucene的缺点:
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只限于Java语言开发
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学习曲线陡峭
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不支持水平扩展
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elasticsearch
底层是基于lucene来实现的。
- 相比与lucene,elasticsearch具备下列优势
- 支持分布式,可水平扩展
- 提供Restful接口,可被任何语言调用
2. 倒排索引
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
2.1. 正向索引
那么什么是正向索引呢?例如给下表(tb_goods)中的id创建索引:
如果是根据id查询,那么直接走索引,查询速度非常快。
但如果是基于title做模糊查询,只能是逐行扫描数据,流程如下:
1)用户搜索数据,条件是title符合"%手机%"
2)逐行获取数据,比如id为1的数据
3)判断数据中的title是否符合用户搜索条件
4)如果符合则放入结果集,不符合则丢弃。回到步骤1
逐行扫描,也就是全表扫描,随着数据量增加,其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时,就是一场灾难。
2.2. 倒排索引
倒排索引中有两个非常重要的概念:
- 文档(
Document
):用来搜索的数据,其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 - 词条(
Term
):对文档数据或用户搜索数据,利用某种算法分词,得到的具备含义的词语就是词条。例如:我是中国人,就可以分为:我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理,流程如下:
- 将每一个文档的数据利用算法分词,得到一个个词条
- 创建表,每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
- 因为词条唯一性,可以给词条创建索引,例如hash表结构索引
如图:
倒排索引的搜索流程如下(以搜索"华为手机"为例):
1)用户输入条件"华为手机"
进行搜索。
2)对用户输入内容分词,得到词条:华为
、手机
。
3)拿着词条在倒排索引中查找,可以得到包含词条的文档id:1、2、3。
4)拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
如图:
虽然要先查询倒排索引,再查询正向索引,但是无论是词条、还是文档id都建立了索引,查询速度非常快!无需全表扫描。
2.3. 正向和倒排
那么为什么一个叫做正向索引,一个叫做倒排索引呢?
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正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是在文档找词条的过程。
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而倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
是不是恰好反过来了?
那么两者方式的优缺点是什么呢?
正向索引:
- 优点:
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
- 缺点:
- 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。
倒排索引:
- 优点:
- 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快
- 缺点:
- 只能给词条创建索引,而不是字段
- 无法根据字段做排序
3. 名词概念
elasticsearch中有很多独有的概念,与mysql中略有差别,但也有相似之处。
3.1. 文档和字段
elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是数据库中的一条商品数据,一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中:
而Json文档中往往包含很多的字段(Field),类似于数据库中的列。
3.2. 索引和映射
索引(Index),就是相同类型的文档的集合。
例如:
- 所有用户文档,就可以组织在一起,称为用户的索引;
- 所有商品的文档,可以组织在一起,称为商品的索引;
- 所有订单的文档,可以组织在一起,称为订单的索引;
因此,我们可以把索引当做是数据库中的表。
数据库的表会有约束信息,用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此,索引库中就有映射(mapping),是索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束。
3.3. mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比:
MySQL | Elasticsearch | 说明 |
---|---|---|
Table | Index | 索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table) |
Row | Document | 文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式 |
Column | Field | 字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column) |
Schema | Mapping | Mapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema) |
SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD |
是不是说,我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢?
并不是如此,两者各自有自己的擅长支出:
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Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性
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Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中,往往是两者结合使用:
- 对安全性要求较高的写操作,使用mysql实现
- 对查询性能要求较高的搜索需求,使用elasticsearch实现
- 两者再基于某种方式,实现数据的同步,保证一致性
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