ES搜索引擎如何解决这些问题

ES搜索引擎通过建立倒排索引和实现分布式的方式来解决大数据查询效率低下的问题。

倒排索引是一种数据结构，它可以大大提高数据的查询速度。在ES中，所有的原始数据首先进行编号，形成文档列表。然后，把文档数据进行分词，得到很多的词条，以词条为索引。保存包含这些词条的文档的编号信息。当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。

ES也是会对数据进行切分，同时每一个分片会保存多个副本，其原因是为了保证分布式环境下的高可用。在ES中，节点是对等的，节点间会通过自己的一些规则选取集群的Master，Master会负责集群状态信息的改变，并同步给其他节点。值得注意的是，只有建立索引和类型需要经过Master，数据的写入有一个简单的Routing规则，可以Route到集群中的任意节点，所以数据写入压力是分散在整个集群的。

通过建立倒排索引，ES可以在大数据量下提高查询效率。通过分布式的方式，ES可以实现大数据的存储与系统的高可用。因此，***用ES搜索引擎可以满足大数据量下的数据查询场景，利用现有的框架可以极大地缩小开发成本，提升用户的使用体验。