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Elasticsearch01-01.为什么学习elasticsearch_哔哩哔哩_bilibili
大多数日常项目，搜索肯定是访问频率最高的页面之一。目前搜索功能是基于数据库的模糊搜索来实现的，存在很多问题。
首先，查询效率较低。
由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。
改为基于搜索引擎后速度会有显著提升。
需要注意的是，数据库模糊查询随着表数据量的增多，查询性能的下降会非常明显，而搜索引擎的性能则不会随着数据增多而下降太多。
其次，功能单一
数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户搜索的关键字。而在搜索引擎中，用户输入出现个别错字，或者用拼音搜索、同义词搜索都能正确匹配到数据。
综上，在面临海量数据的搜索，或者有一些复杂搜索需求的时候，推荐使用专门的搜索引擎来实现搜索功能。
目前全球的搜索引擎技术排名如下：
排名第一的就是我们今天要学习的elasticsearch.
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，支持的功能非常多，例如：
代码搜索
商品搜索
解决方案搜索
地图搜索
通过今天的学习大家要达成下列学习目标：
理解倒排索引原理
会使用IK分词器
理解索引库Mapping映射的属性含义
能创建索引库及映射
能实现文档的CRUD
1.初识elasticsearch
Elasticsearch的官方网站如下：
https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
本章我们一起来初步了解一下Elasticsearch的基本原理和一些基础概念。
1.1.认识和安装
Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括：
Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索
Logstash/Beats：用于数据收集
Kibana：用于数据可视化
整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等：
整套技术栈的核心就是用来存储、搜索、计算的Elasticsearch，因此我们接下来学习的核心也是Elasticsearch。
我们要安装的内容包含2部分：
elasticsearch：存储、搜索和运算
kibana：图形化展示
首先Elasticsearch不用多说，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。
然后是Kibana，Elasticsearch对外提供的是Restful风格的API，任何操作都可以通过发送http请求来完成。不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。这些规范我们肯定记不住，因此我们要借助于Kibana这个服务。
Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：
对Elasticsearch数据的搜索、展示
对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
对Elasticsearch的集群状态监控
它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示
1.1.1.安装elasticsearch
通过下面的Docker命令即可安装单机版本的elasticsearch：
docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network hm-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。
如果拉取镜像困难，可以直接使用这个镜像tar包（所有资料在文章末尾可以一次性提取）：
安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：
1.1.2.安装Kibana
通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：
安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：
选择Explore on my own之后，进入主页面：
然后选中Dev tools，进入开发工具页面：
1.2.倒排索引
elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
1.2.1.正向索引
我们先来回顾一下正向索引。
例如有一张名为tb_goods的表：
id |
title |
price |
|---|---|---|
1 |
小米手机 |
3499 |
2 |
华为手机 |
4999 |
3 |
华为小米充电器 |
49 |
4 |
小米手环 |
49 |
... |
... |
... |
其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。
因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。
比如用户的SQL语句为：
select * from tb_goods where title like '%手机%';那搜索的大概流程如图：
说明：
1）检查到搜索条件为
like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到
id为1的数据3）判断数据中的
title字段值是否符合条件4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
5）回到步骤1
综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。
因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。
而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。
1.2.2.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和应用，流程如下：
将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，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，可以给词条创建正向索引
此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：
正向索引
id（索引） |
title |
price |
|---|---|---|
1 |
小米手机 |
3499 |
2 |
华为手机 |
4999 |
3 |
华为小米充电器 |
49 |
4 |
小米手环 |
49 |
... |
... |
... |
倒排索引
词条（索引） |
文档id |
|---|---|
小米 |
1，3，4 |
手机 |
1，2 |
华为 |
2，3 |
充电器 |
3 |
手环 |
4 |
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：
流程描述：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可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即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。
虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，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。
1.2.3.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？
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，是根据文档找词条的过程。
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
1.3.基础概念
elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。
1.3.1.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：
因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。
1.3.2.索引和映射
随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：
所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。
因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：
