文章目錄
- 一、什么是全文索引
- 二、ElasticSearch簡介
- 概述
- 三、IK分詞器
- 簡介
- 四、Kibana使用-掌握DSL陳述句
- 簡介
- Spring Data
一、什么是全文索引
? 我們在瀏覽各種網頁的情況下，無不例外需要涉及到搜索的需求，然而像淘寶、京東這類的大流量公司，存盤的資料量達到上億的情況下，若還是撰寫select陳述句去查詢每一條記錄，老板早就把你開了，在高資料量的情況下，要實作快速，哦不，迅速查詢的需求，我們就要使用到全文索引，
二、ElasticSearch簡介
概述
? Elasticsearch是面向檔案(document oriented)的，這意味著它可以存盤整個物件或檔案(document)，然而它不僅僅是存盤，還會索引(index)每個檔案的內容使之可以被搜索，在Elasticsearch中，你可以對檔案（而非成行成列的資料）進行索引、搜索、排序、過濾，Elasticsearch比傳統關系型資料庫如下：
三、IK分詞器
簡介
? 簡單來說，IK分詞器可以把一句話分為幾個詞，方便索引的建立和查找，例如：“我是大帥哥”—>“我” “是” “大帥哥”，
? IK分詞器3.0的特性如下：
- 采用了特有的“正向迭代最細粒度切分演算法“，具有60萬字/秒的高速處理能力，
- 采用了多子處理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、數字（日期，常用中文數量詞，羅馬數字，科學計數法），中文詞匯（姓名、地名處理）等分詞處理，
- 對中英聯合支持不是很好,在這方面的處理比較麻煩.需再做一次查詢,同時是支持個人詞條的優化的詞典存盤，更小的記憶體占用，
- 支持用戶詞典擴展定義，
- 針對Lucene全文檢索優化的查詢分析器IKQueryParser；采用歧義分析演算法優化查詢關鍵字的搜索排列組合，能極大的提高Lucene檢索的命中率，
四、Kibana使用-掌握DSL陳述句
簡介
? 我們在搭建好的ElasticSearch中往往無法滿足我們復雜的業務需求，Kibana 是一款開源的資料分析和可視化平臺，它是 Elastic Stack 成員之一，設計用于和 Elasticsearch協作，您可以使用 Kibana 對Elasticsearch 索引中的資料進行搜索、查看、互動操作，您可以很方便的利用圖表、表格及地圖對資料進行多元化的分析和呈現，Kibana 可以使大資料通俗易懂，它很簡單，基于瀏覽器的界面便于您快速創建和分享動態資料儀表板來追蹤 Elasticsearch 的實時資料變化，
? 我們通過DSL陳述句便可對索引庫中的資料進行增刪改查業務，具體api可參考鏈接: DSL陳述句API，
Spring Data
? Spring Data是一個用于簡化資料庫訪問，并支持云服務的開源框架，其主要目標是使得對資料的訪問變得方便快捷，并支持map-reduce框架和云計算資料服務， Spring Data可以極大的簡化JPA的寫法，可以在幾乎不用寫實作的情況下，實作對資料的訪問和操作，除了CRUD外，還包括如分頁、排序等一些常用的功能，具體api可參考鏈接: Spring Data Elasticsearch-----API.
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