章节三十三：ElasticSearch
1.1 Elasticsearch简介
Elasticsearch（简称ES）：一个专门用来搜东西的搜索引擎。它底层基于Lucene（一个Java写的搜索库），对外提供RESTful接口，简单来说就是通过HTTP请求就能完成各种搜索操作。
RESTful：一种设计风格，意思是你可以用普通的网址访问（比如 GET、POST 请求）来操作数据，不需要写复杂的代码。
Lucene：Java开发的全文搜索库，是ES的"发动机"。
ES现在是企业级搜索的首选工具，第8版在速度、扩展性和易用性上都有很大提升。注意：ES 8最低需要JDK 17。
1.2 Elasticsearch的特性
实时：数据写进去后大概1秒就能搜到，几乎感觉不到延迟。
分布式、可扩展：天生支持多机器集群，加机器就能扩容，能支持上千台服务器、PB级数据。
稳定可靠：大厂都在用，经历过考验。
高可用：数据有多份拷贝，一台机器挂了不影响使用。
Rest API：统一的HTTP接口，各种编程语言都能调用，不用担心API混乱。
高性能：基于Lucene，PB级数据也能秒级搜索。
多客户端支持：Java、Python、Go、PHP等语言都有官方客户端。
安全支持：提供登录认证、加密通信、权限控制，8版本默认开启HTTPS。
1.3 Elasticsearch应用场景
第一，搭建日志系统。用ELK套件（Elasticsearch + Logstash + Kibana）收集、存储、可视化日志，这是最常见的用法。
第二，搭建数据分析系统。配合Kibana做数据聚合、统计报表，从海量数据里找规律。
第三，搭建搜索系统。适合做站内搜索，比如电商App里的商品搜索、银行App里的服务搜索。
第四，作为独立数据库。ES本身能存数据、能查数据，某些场景下可以直接当数据库用。但要注意它不支持事务，写入性能也比MySQL稍弱，所以不适合银行转账这类需要强一致性的场景。
ES和MySQL的区别
第一，查询语言不同。MySQL用SQL（结构化查询语言），ES用基于JSON的DSL查询语法，更适合复杂搜索。
第二，索引结构不同。MySQL主要用B+树索引，适合有序数据的精确查找。ES用倒排索引，适合全文搜索和相似度计算。
第三，使用场景不同。MySQL适合事务性业务（如订单、支付），ES适合搜索和分析（如日志、全文检索）。
第四，架构不同。ES天生分布式，水平扩容方便。MySQL适合结构化数据和中等规模数据。
1.4 全文搜索引擎
全文搜索：就是根据关键词去找内容。传统数据库搜文本很弱，因为需要扫描整张表，数据量大的时候慢得无法接受。而且每次增删改都要重建索引，维护麻烦。
全文搜索引擎的工作原理：先扫描文章里的每个词，给每个词建一个索引表，记录这个词在哪些文章里出现过、出现几次、在什么位置。用户搜索时，直接查这个索引表，瞬间就能找到相关文章。就像查字典的"检索字表"一样快。
1.5 倒排索引
正排索引：文档 -> 关键字。先找到文档，再看里面有哪些词。
倒排索引：关键字 -> 文档。先找到词，再看哪些文档包含这个词。
倒排索引的构建步骤：
第一步：把数据按词条进行分词，同时记录每个词出现在哪个文档的哪个位置。
第二步：把相同的词条合并到一起。
第三步：对词条排序，方便后续快速查找。
搜索过程：
第一步：把用户输入的搜索词进行分词。
第二步：拿分好的词去倒排索引里查，找到包含这些词的文档ID。
第三步：根据文档ID取出真正的文档数据返回给用户。
3 Elasticsearch核心概念
3.1 ES对照数据库
可以把ES理解为一种特殊的数据库，但术语不一样：
- 索引（Index）：类似MySQL的"表"，存着一类相似的数据。
- 文档（Document）：类似MySQL的"一行记录"，ES里用JSON格式表示。
- 字段（Field）：类似MySQL的"列"，是文档的一个属性。
- 映射（Mapping）：类似MySQL的"建表语句"，定义字段的类型、是否分词等规则。
3.2 索引（Index）
索引：就是一类相似文档的集合。比如你可以有一个"客户"索引、一个"商品"索引、一个"订单"索引。索引名必须全小写。
ES里能搜索的数据必须建索引，就像字典前面的目录，目的是提高查询速度。
ES索引设计的精髓：一切都是为了提高搜索性能。
3.3 类型（Type）
类型：索引内部的逻辑分类。但ES从6版本开始逐步弱化type，7版本后默认只有一个类型_doc。
为什么要弱化type？
第一，性能考虑。ES的核心优势是全文检索，依赖倒排索引，而倒排索引是基于索引而非type的，多个type反而增加复杂度。
第二，数据结构简化。同一个索引里不同type的同名字段底层用的是同一个存储，容易导致数据稀疏，影响压缩效率。
第三，避免误解。很多人把索引类比成数据库、type类比成表，但两者其实不一样，这种错误类比容易用错。
第四，逐步过渡。前期很多项目用了多type，所以ES采取渐进式废除，给开发者时间调整。
3.4 文档（Document）
文档：ES里存数据的最小单位，就是一条记录。用JSON格式表示，一个索引里可以存任意多条文档。
3.5 字段（Field）
字段：文档的属性，相当于表的列。比如一个商品文档可以有"名称"、“价格”、"类别"等字段。
3.6 映射（Mapping）
映射：定义字段的规则，比如字段类型（字符串、数字、日期）、是否建立索引、用什么分词器等。合理设置映射能大幅提升性能。
4 Elasticsearch基础功能
参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.5/elasticsearch-intro.html
操作演示在Kibana里进行。
4.1 分词器
分词器：决定一段话怎么被拆成一个个词。比如"我是中国人"，不同的分词器拆法不一样。
ES自带的Standard分词器：默认分词器，对中文是单字切分（拆成"我"、“是”、“中”、“国”、“人”）。
IK分词器：第三方中文分词器，能按词语级别拆分（拆成"我"、“是”、“中国人"或"中国”、“人”）。
# 功能说明：测试分词效果# POST _analyze 调用分析接口# 指定analyzer和text，查看分词结果4.2 索引操作
# 功能说明：索引（类似表）的增删查操作# PUT /索引名 创建索引# GET /_cat/indices?v 查看所有索引# GET /索引名 查看单个索引详情# DELETE /索引名 删除索引4.3 文档操作
文档：ES里搜索数据的最小单位，格式灵活，不需要预先定义字段。
# 功能说明：文档（类似行记录）的增删改查# PUT /索引名/_doc/ID 创建或更新文档（需指定ID）# GET /索引名/_doc/ID 根据ID查文档# GET /索引名/_search 查询所有文档# POST /索引名/_update/ID 局部更新文档（只能改部分字段）# DELETE /索引名/_doc/ID 删除文档注意：局部更新只能用POST方式。
4.4 映射（Mapping）
动态映射：写文档时ES自动识别字段类型，不用提前建表。比如写个字符串自动当成text类型，写个整数自动当成long类型。
静态映射：提前手动定义好每个字段的类型、分词器等规则，像MySQL建表一样。适合对性能有要求的场景。
常见字段类型：
- text：长文本，支持分词，但不能排序和聚合。
- keyword：不分词，适合精确匹配、排序、聚合。
- long/integer/float/double：数值型。
- date：日期型。
- boolean：布尔型。
# 功能说明：创建索引时同时指定映射规则# PUT /索引名 {# "mappings": {# "properties": {# "title": {"type": "text", "analyzer": "ik_max_word"},# "price": {"type": "integer"}# }# }# }5 DSL高级查询
5.1 DSL概述
DSL（Domain Specific Language）：ES专用的查询语言，用JSON格式写查询条件。可以理解为ES的"SQL"。
DSL查询分为两类：
- 叶查询：在特定字段里查特定值，比如match、term、range，可以单独使用。
- 复合查询：组合多个查询条件，比如must（必须满足，相当于AND）、should（满足其一即可，相当于OR）、must_not（必须不满足，相当于NOT）、filter（过滤，不计算得分）。
5.2 DSL查询类型
match_all：查询所有文档，不做任何过滤。
match：全文搜索，会对搜索词进行分析后再匹配，有模糊匹配能力。比如搜"华为智能手机"，可能匹配到"华为手机"。
multi_match：在多个字段里同时搜索。比如同时在"标题"和"分类"里搜关键词。
term：精确匹配，不会对搜索词分词。比如搜"华为手机"，就必须完全匹配这四个字，不能是"华为"或"手机"。
terms：匹配多个值中的任意一个。比如搜"华为手机"或"vivo手机"。
bool组合查询：把多个条件组合起来。
- must：所有条件都必须满足（AND关系）。
- should：满足任意一个条件即可（OR关系）。
- must_not：必须不满足所有条件（NOT关系）。
- filter：效果和must一样，但不计算相关度得分，速度更快。
# 功能说明：DSL查询示例# match_all 查所有# match 全文模糊匹配# multi_match 多字段搜索# term/terms 精确匹配# bool + must/should/must_not/filter 组合条件查询5.3 排序
# 功能说明：对搜索结果排序# 可以按字段排序（如价格升序asc、降序desc）# 也可以按相关度得分_score排序
