一、ElasticSearch的倒排索引
1.1、資料庫存在的問題
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問題1： 查詢title中包含"手機"的資訊
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SELECT * FROM goods WHERE title LIKE '%手機%' -
使用模糊搜索，左邊有通配符，不會走索引，會全表掃描，性能低
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問題2：查詢title中包含"我要買一部華為手機"的資訊
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SELECT * FROM goods WHERE title LIKE '%我要買一部華為手機%' -
關系型資料庫提供的查詢，功能太弱
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1.2、倒排索引
了解倒排索引的存盤原理
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使用新華字典查找漢字，先找到漢字的偏旁部首，再根據偏旁部首對應的目錄（索引）找到目標漢字
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ES樣例
- 檔案0（編號0）：we like java java java
- 檔案1（編號1）：we like lucene lucene lucene
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建立倒排索引的流程
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首先對所有資料的內容進行拆分（分詞），拆分成唯一的一個詞語（詞條Term）
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然后建立詞條和每條資料的對應關系（詞條在檔案出現的位置下標，出現頻率），如下所示
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（Term 詞條） （Doc ID，Freq 頻率） （Pos 位置） we (0,1) (1,1) (0,0)(1,0) like (0,1) (1,1) (0,1)(1,1) java (0,3) (2,3,4) lucene (1,3) (2,3,4)
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小結
- 倒排索引：將每條資料中的內容進行分詞，形成詞條，然后記錄詞條和資料的唯一標識（id）的對應關系，形成的產物
二、ElasticSearch存盤和搜索原理
理解ElasticSearch存盤和搜索原理
- 假設資料存在以下幾條資料
- ES中存盤以及搜索原理圖如下所示
- 說明
- ES的資料庫我們稱其為 index （索引庫），每條資料我們稱之為 document （檔案），ES在存盤檔案的時候，會對它需要分詞的欄位內容進行切分，切分成一個個詞條，再建立每個詞條與檔案唯一標識（id）的對應關系，即倒排索引
- 我們再回過頭看之間資料庫存在的兩個問題，通過ES是否能夠解決
- 問題1
- 性能低：使用模糊查詢，左邊有通配符，不會走索引，會全表掃描，性能低
- ES解決方案：如果使用"手機"作為關鍵字查詢，ES生成的倒排索引中，詞潭訓排序，形成一顆樹形結構，提升詞條的查詢速度
- 問題2
- 功能弱：如果以"華為手機" 作為條件，查詢不出來資料
- ES解決方案：如果使用"華為手機"作為關鍵字查詢，ES也可以對搜索的關鍵字進行分詞，比如將華為手機拆分成"華為"、"手機"，然后根據兩個詞分詞去倒排索引中進行查詢，然后取結果的并集
- 問題1
三、ElasticSearch相關概念
理解ElasticSearch和關系型資料庫的區別以及分工
3.1、介紹
- ElasticSearch是Java語言開發的，并作為Apache許可條款下的開放原始碼發布，基于Lucene實作，是一款分布式、高擴展、近實時的搜索服務，可以基于RESTful web介面進行操作
- 官網：https://www.elastic.co/
- 基于Lucene的產品
- Slor：實時性偏弱，在高并發地寫入資料時，Slor需要頻繁地構建索引庫，而索引庫構建影響到查詢性能
- Elasticsearch：實時性非常強（近實時），ES在頻繁地構建索引庫的同時，不太影響查詢的性能
3.2、應用場景
- 海量資料的查詢（京東，淘寶商品搜素）
- 日志資料分析（ELK ElasticSearch + Logstach + Kibana 搭建日志監控平臺）
- 實時資料分析
3.3、ElasticSearch和MySQL的區別
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我們可以把傳統關系型資料庫MySQL和ElasticSearch進行一下對比
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MySQL Elasticsearch 說明 Database Index 索引(index)，就是檔案的集合，類似資料庫(Database) Table Type 型別（Type），就是檔案的型別，相當于資料庫中的表（Table） Row Document 檔案（Document），就是一條條的資料，類似資料庫中的行（Row），檔案都是JSON格式 Column Field 欄位（Field），就是JSON檔案中的欄位，類似資料庫中的列（Column） Schema Mapping Mapping（映射）是索引中檔案的約束，例如欄位型別約束，類似資料庫的表結構（Schema） index Everything is indexed es對存盤的所有資料都進行分詞建立索引 SQL DSL（Domain Specification Lanuage）
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不難發現，兩者均有其優勢
- MySQL：擅長事務型別操作，可以確保資料的安全和一致性，進行復雜的多表查詢
- ElasticSearch：擅長海量資料的搜索、分析、計算
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因此在企業中，往往是兩者結合使用
- 對安全性要求較高的寫操作，關系復雜的表需求，使用MySQL實作
- 對查詢性能要求較高的搜索需求，使用Elasticsearch實作
- 兩者再基于某種方式，實作資料的同步，保證資料一致性
3.4、小結
- 資料庫查詢存在的問題
- 性能低
- 功能較弱
- 倒排索引
- 將檔案中欄位的內容進行分詞，形成詞條和每條資料id的對應關系
- Elasticsearch概念以及作用
- 搜索服務器
- 高性能、功能強大
- 不是替換MySQL，es做搜索，MySQL做資料存盤
- 索引庫（index）= 資料庫
- 型別（type）= 表
- 映射（mapping）= 表結構
- 檔案（document）= 一行資料
- 映射引數（field）= 表欄位
四、ElasticSearch的安裝
4.1、下載鏡像
- 命令
docker pull elasticsearch:7.4.1
- 如下所示
- Windows下載很簡單，去官網下載，解壓后啟動即可使用
4.2、啟動容器
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命令
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docker run -di --name=elasticsearch -p 9200:9200 -v /root/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.4.1 -
埠映射：9200
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檔案夾映射：
/usr/share/elasticsearch/plugins -
添加環境變數，名為
discovery.type=single-node -
PS：可以暫時不用理解為什么映射這個檔案夾，以及后面的
"discovery.type=single-node"
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如下所示
4.3、瀏覽器訪問
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瀏覽器輸入：http:宿主機IP:9200
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如果發現啟動失敗問題（記憶體分配原因），可以參考下面這個鏈接
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日常踩坑之elasticsearch docker 無法啟動問題_不懂1417的博客-CSDN博客_docker無法啟動elasticsearch]
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也可以參考這個命令
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sysctl -w vm.max_map_count=262144 docker run -di --name=elasticsearch -p 9200:9200 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" -v /root/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /root/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch:7.4.1 -
主要看
ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m
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如果報錯資訊為：
java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes，可以參考以下的博客- java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes......_楊林偉的博客-CSDN博客_java.nio.file.accessdenied
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如何查看報錯資訊
docker logs 容器id
- 可以根據報錯資訊自行百度查看，一般都會有解決辦法
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PS：如果訪問不了，記得開放埠或者關閉防火墻
- 開放埠如下所示
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五、Kibana的安裝
kibana是elasticsearch的頁面可視化工具，類似MySQL的SQLyog等可視化工具
5.1、拉取鏡像
- 命令
docker pull kibana:7.4.1
- 如下所示
5.2、創建容器
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命令
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docker run -id -p 5601:5601 --link elasticsearch --name=kibana -e "ELASTICSEARCH_URL=http://你的自己的ip地址:9200" kibana:7.4.0
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如下所示
5.3、瀏覽器訪問
- 瀏覽器訪問：http://宿主機IP地址/5601
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