全文检索Elasticsearch

一、什么是Elasticsearch？

Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它建立在Apache Lucene库之上，能够提供快速、近实时的搜索功能，并且可以处理大规模的数据。

• 分布式架构

  • Elasticsearch可以将数据分布在多个节点（服务器）上，通过分片（Shard）机制来存储和管理数据。每个分片是一个独立的Lucene索引，这样可以水平扩展存储容量和处理能力。例如，当数据量从100GB增长到1TB时，可以简单地添加更多节点来分担存储和查询负载。
  • 它还通过副本（Replica）机制来提高数据的可用性和容错性。副本是主分片的拷贝，当主分片所在节点出现故障时，副本可以接替主分片进行工作，确保数据仍然可以被查询和处理。

• RESTful API接口

  • 提供了简单易用的RESTful接口，这意味着可以使用HTTP请求（如GET、POST、PUT、DELETE）来操作Elasticsearch。例如，要向索引中添加一个文档，可以发送一个POST请求到相应的索引端点，请求体中包含文档的数据。这种方式使得它很容易与各种编程语言集成，像Java、Python、JavaScript等语言都有对应的客户端库来方便地调用这些API。

二、数据存储与索引

• 索引（Index）
  • 在Elasticsearch中，索引类似于传统数据库中的数据库概念。它是存储和管理文档（Document）的地方。一个索引可以包含多个类型（在Elasticsearch 7.0之后，类型被弱化，一个索引通常只包含一种主要类型的数据）的文档，这些文档可以有不同的结构，但通常都有一些共同的字段用于搜索和过滤。例如，在一个电商系统中，可以有一个名为“products”的索引，其中存储了各种商品的文档，包括商品名称、价格、描述等字段。
• 文档（Document）
  • 文档是Elasticsearch中存储的基本单元，它是一个JSON格式的数据对象。例如，在上述电商系统的“products”索引中，一个商品文档可能如下：

{
    "name": "iPhone 15",
    "price": 7999,
    "description": "Apple's latest smartphone with advanced features."
}

- 文档在索引中是通过唯一标识符（_id）来标识的，这个标识符可以由用户指定，也可以由Elasticsearch自动生成。

• 字段（Field）
  • 文档中的每个属性就是一个字段。在上面的例子中，“name”、“price”和“description”都是字段。Elasticsearch会对这些字段进行索引，根据字段的数据类型（如字符串、数字、日期等）采用不同的索引策略，以方便后续的搜索操作。

三、全文检索功能

• 分词（Tokenization）
  • 当进行全文检索时，Elasticsearch首先会对文本字段进行分词。分词是将一段文本按照一定的规则拆分成一个个单词（Token）的过程。例如，对于文本“Elasticsearch is a powerful search engine”，会被分词为["Elasticsearch", "is", "a", "powerful", "search", "engine"]。它支持多种分词器，如标准分词器（Standard Analyzer）、中文分词器（如IK Analyzer）等。不同的分词器有不同的分词规则，比如中文分词器能够根据中文的语义和词汇规则进行分词。
• 倒排索引（Inverted Index）
  • 倒排索引是全文检索的核心数据结构。它是以单词为键，包含该单词的文档列表为值的索引。例如，如果有三个文档，文档1包含单词“apple”和“banana”，文档2包含单词“banana”和“cherry”，文档3包含单词“apple”和“cherry”，那么倒排索引可能如下：
    |单词|文档列表|
    |---|---|
    |apple|[1, 3]|
    |banana|[1, 2]|
    |cherry|[2, 3]|
  • 当用户查询一个单词时，Elasticsearch可以通过倒排索引快速找到包含该单词的文档，然后根据相关性评分（如TF - IDF算法等）来对这些文档进行排序，将最相关的文档排在前面返回给用户。

四、查询类型

• 简单查询（Match Query）
  • 这是最基本的查询类型，用于在一个或多个字段中查找包含指定关键词的文档。例如，在“products”索引中，使用Match Query查找包含“smartphone”关键词的商品文档：

{
    "query": {
        "match": {
            "description": "smartphone"
        }
    }
}

- 它会对查询的字段进行分词，并在倒排索引中查找匹配的文档。

• 短语查询（Match Phrase Query）
  • 用于查找包含指定短语的文档。短语查询要求文档中的单词顺序和查询短语中的单词顺序一致。例如，查询包含“latest smartphone”短语的文档：

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "description": "latest smartphone"
        }
    }
}

• 布尔查询（Bool Query）
  • 布尔查询允许组合多个查询条件，通过逻辑运算符（AND、OR、NOT）来构建复杂的查询。例如，查找包含“smartphone”且价格小于10000的商品文档：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "description": "smartphone"
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 10000
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

五、应用场景

• 电商搜索
  • 为电商网站提供商品搜索功能，用户可以通过关键词搜索商品，如搜索“运动鞋”可以快速找到所有相关的运动鞋产品。同时，还可以根据价格范围、品牌等条件进行过滤和排序，提供精准的搜索体验。
• 日志分析
  • 收集和分析系统日志。例如，在一个大型的数据中心，通过Elasticsearch可以快速搜索特定时间段内包含“error”关键词的日志，帮助运维人员快速定位和解决问题。
• 企业搜索
  • 在企业内部，用于文档管理和搜索。员工可以通过关键词搜索公司内部的各种文档，如政策文件、报告、邮件等，提高信息获取的效率。