elasticsearch 做什么用的,elasticsearch有什么用

首页 > 经验 > 作者:YD1662022-11-04 04:17:02

作者:靠发型吃饭的柳树 来自:柳树的絮叨叨

Elasticsearch是什么?

Elasticsearch is the distributed search and analytics engine at the heart of the Elastic Stack.

简单说,就是一个分布式的搜索与分析引擎。

为什么需要 Elasticsearch?

用数据库,也可以实现搜索的功能,为什么还需要搜索引擎呢?

就像 Stackoverflow 的网友说的:

A relational database can store data and also index it. A search engine can index data but also store it.

数据库(理论上来讲,ES 也是数据库,这里的数据库,指的是关系型数据库),首先是存储,搜索只是顺便提供的功能,

而搜索引擎,首先是搜索,但是不把数据存下来就搜不了,所以只好存一存。

术业有专攻,专攻搜索的搜索引擎,自然会提供更强大的搜索能力。

1、精确匹配和相关性匹配

在使用数据库搜索时,我们更多的是基于「精确匹配」的搜索。

什么是「精确匹配」?

比如搜订单,根据订单状态,准确搜索。搜「已完成」,就要「精确匹配」「已完成」的订单,搜「待支付」,就要「精确匹配」「待支付」的订单。

这种「精确匹配」的搜索能力,传统关系型数据库是非常胜任的。

和「精确匹配」相比,「相关性匹配」更贴近人的思维方式。

比如我要搜一门讲过「莎士比亚」的课程,我需要在课程的文稿里进行「相关性匹配」,找到对应的文稿,

你可能觉得一条 sql 语句就可以解决这个问题:

select * from course where content like "%莎士比亚%"

然而,这只能算是「模糊查询」,用你要搜索的字符串,去「精确」的「模糊查询」,其实还是「精确匹配」,机械思维。

那么到底什么是「相关性匹配」,什么才是「人的思维」呢?

比如我搜「莎士比亚」,我要的肯定不只是精精确确包含「莎士比亚」的文稿,我可能还要搜「莎翁」、「Shakespeare」、「哈姆雷特」、「罗密欧和朱丽叶」、「威尼斯的商人」…

又比如我输错了,输成「莎士笔亚」,「相关性匹配」可以智能的帮我优化为「莎士比亚」,返回对应的搜索结果。

这就是搜索引擎的强大之处,它似乎可以理解你的真实意图。

2、搜索和分析,不只是搜索,还有分析

"search and analytics engine",ES 不仅是搜索,还有分析。

原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处。—— 《Elasticsearch 权威指南》

躺在磁盘里的数据是没有价值的,而ES则让你存放在里面的数据,拥有了无限的探索力。

Elasticsearch 真正强大之处在于可以从无规律的数据中找出有意义的信息 —— 从“大数据”到“大信息”。—— 《Elasticsearch 权威指南》

和 mysql 一样,ES 提供了一些简单的聚合操作,avg、sum、min、max等等。

当然,实际的业务场景,很多是无法通过这些聚合操作就能分析出想要的数据的,复杂的处理逻辑,还是要通过写业务代码来实现。

实时计算的一种常见方案,是数据产生后,通过消息队列(比如kafka)推给实时计算平台 storm,计算后,再把数据存到 ES。

貌似es在这里没有提供什么分析能力,然而只要数据存在于es,这些数据的被探索力就比放在数据库里的强,你随时可以在里面挖掘出商机。

令我最为震惊的是,他们竟然不看表面数据,而是从无限数据的机会中寻找核心数据。 这正体现了大数据与传统数据之间最大的不同。以前,我们是“有问题找数据”,而在大数据时代,其最核心的特质则是“用数据找机会” —— 《决战大数据》车品觉

这一切的分析数据的能力,都是建立在快速的查询上的,如果没有快速的查询,分析能力无从谈起。

简单看看 Elasticsearch 的内幕

最后简单聊聊 ES 的内部原理。

正如上文讲到的,术业有专攻,既然 ES 是专门做搜索的,内部实现细节自然和主要做存储的数据库不同。

关系型数据库,把原本非常形象的对象,拍平了,拍成各个字段,存在数据库,查询时,再重新构造出对象;ES则是文档存储,把对象原原本本地放进去,取出时直接取出。

Mysql基于B 树索引,来实现快速检索,ES则基于倒排索引,对于文档搜索来说,倒排索引在性能和空间上都有更加明显的优势。

倒排索引很复杂,下次再讲。

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