ES是什么？ES的使用场景有哪些？分词器？？

一、ES是什么？？？

1、Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源分布式搜索引擎和分析引擎。同时还可以被视为一种特殊的数据库，具体而言，它是一种分布式、面向文档的NoSQL数据库，专为全文搜索和数据分析而设计。

2、Elasticsearch 的核心特点包括：

1. 全文搜索：支持对各种类型的数据（包括结构化、半结构化和非结构化文本数据）进行快速高效的全文本搜索。

2. 分布式：数据在集群中的多个节点间分布和复制，确保高可用性和容错性，同时也支持水平扩展，以应对更大的数据量和更高的并发访问。

3. 实时性：数据一旦写入 Elasticsearch，几乎可以立即被搜索到，提供近乎实时的搜索体验。

4. 分析能力：内置丰富的数据分析工具，包括聚合分析（Aggregations）和其他统计功能，便于用户对数据进行深入挖掘和洞察。

5. 多租户：支持索引级别的隔离，每个索引可以配置分片数量和副本数量，以满足不同业务场景的需求。

6. RESTful API：通过 HTTP/HTTPS 协议提供 JSON 格式的 REST API 接口，易于与其他系统集成，支持多种开发语言调用。

7. 灵活的文档模型：无需预定义严格的表结构，而是采用动态 schema 或映射，可以根据文档内容自动识别数据类型和结构

3、什么场景会用到Elasticsearch

1. 全文搜索：

   1. 电商搜索：快速查找商品信息，支持模糊匹配、关键词高亮显示、过滤、排序等功能。

   2. 站内搜索：网站内部的页面、文章、博客等内容的搜索，提供类似Google的搜索体验。

   3. 文档管理系统：企业级文档搜索，如办公文档、合同、法律文件等的高效检索。

   4. 论坛和社交媒体：用户发表的内容搜索，如帖子、评论、话题等。

2. 日志分析与监控：

   1. 服务器日志：收集、索引和分析服务器产生的各类日志，用于故障排查、性能优化、安全审计等。

   2. 应用日志：跟踪应用程序的行为，帮助开发人员迅速定位错误、诊断问题。

   3. 运维监控：收集系统指标、网络流量数据，实时或历史数据分析，可视化展示系统状态和趋势。

3. 数据分析：

   1. 业务分析：实时或批量分析业务数据，生成报表，进行趋势分析、关联分析等。

   2. 时序数据分析：存储和分析时间序列数据，例如设备传感器数据、用户行为数据等。

4. NoSQL JSON文档数据库：

   1. 作为JSON文档数据库使用，存储和检索半结构化数据，支持地理位置查询和混合查询。

5. 搜索推荐：

   1. 实现个性化搜索和推荐功能，根据用户的搜索历史和行为模式，智能推荐相关内容。

6. 地理信息系统：

   1. 存储和查询带有地理位置信息的数据，构建地图应用、位置服务等相关功能。

7. 大规模监控系统：

   1. 结合Logstash和Kibana，搭建ELK Stack，进行大规模分布式环境下的日志集中管理、实时分析和可视化展示

二、分词器是什么？？？

1、分词器是对输入的文本进行分析，将其分解成一系列有意义的词汇。

2、分词器是 Elasticsearch 实现高效全文搜索和文本分析的基础工具，决定了索引数据的结构和查询处理的精度。

3、IK分词器是针对中文文本分析的Elasticsearch插件，提供了两种主要的分词模式：ik_smart（精炼/少） 和 ik_max_word（详细/多）。