elasticsearch相关

es,倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

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，流程如下：

- 将每一个文档的数据利用算法分词，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，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

倒排索引的**搜索流程**如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件`"华为手机"`进行搜索。

2）对用户输入内容**分词**，得到词条：`华为`、`手机`。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以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。

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**。

**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

- Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

- Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

索引库的CRUD

1.创建索引库和映射

- 请求方式：PUT
- 请求路径：/索引库名，可以自定义
- 请求参数：mapping映射

案例：

PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      }
    }
  }
}

2.查询索引库

- 请求方式：GET

- 请求路径：/索引库名

- 请求参数：无

案例

GET /heima

3.修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库**一旦创建，无法修改mapping**。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

PUT /heima/_mapping
{
  "properties":{
    "sex":{//新字段名
      "type": "keyword",
        "index": false
    }
  }
}

4.删除索引库

- 请求方式：DELETE

- 请求路径：/索引库名

- 请求参数：无

DELETE /heima

文档操作

1.新增文档

POST /heima/_doc/1
{
  "name":"李白",
  "sex":"男",
  "email":"[email protected]",
  "info":"java开发程序员"
}