Elasticsearch全文检索的技术要点

Elasticsearch全文检索的技术要点

倒排索引

Elasticsearch使用的是倒排索引，也叫反向索引。这种索引方式类似于数据库中的索引列查询，其时间复杂度为O(logn)，如果数据以keyvalue形式存储，查询时间复杂度将降为O(1)。简单来说，倒排索引是以文档的ID为关键字，文档中每个字段的值为value。这种方式的查询速度非常快，能够实现实时搜索。

分片与备份

为了防止节点故障导致索引分片丢失，一般会对分片进行备份。备份除了可以保障数据安全性，还可以分担搜索的压力。Elasticsearch创建索引默认5个分片，1个备份，分片只能在创建索引的时候指定而备份可以后期动态修改。

文档、类型与映射

在Elasticsearch中，文档是基本的数据单位，也是全文搜索中被搜索的对象。类型相当于关系型数据库中的table，映射则类似于关系型数据库中的schema，主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型等定义。

查询语句

Elasticsearch支持多种查询语句，包括布尔匹配、词频逆文档频率（TFIDF）等等。这些查询语句可以帮助我们更精确地找到我们需要的信息。例如，我们可以通过设置boost来控制查询语句的相对权重，从而使得某些关键词更加重要。

结果聚合

通过SpringDataElasticsearch，我们可以很方便地实现查询聚合功能。这可以帮助我们更好地理解我们的数据，从而做出更好的决策。例如，我们可以通过自定义ResultMapper来实现我们自己的聚合函数。

使用场景

Elasticsearch非常适合用于搭建企业级的搜索引擎，它可以很好地处理大量的数据，并且能够提供实时的搜索结果。此外，它还常用于日志分析、监控数据展示等领域，因为它能够很好地处理大量的实时数据，并且提供强大的搜索和分析功能。