Day20_Elasticsearch

1.Elasticsearch 可以帮助我们做什么？

• 实现各种网站的关键词检索功能，比如电商网站的商品检索、维基百科的词条搜索、Github 的项目检索；
• 本地生活类 APP 比如美团基于你的定位实现附近的一些美食或者娱乐项目的推荐；
• 结合 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash 这些 Elastic Stack 的组件实现一个功能完善的日志系统。

1.什么是ElasticSearch？

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。具有良好的全文搜索功能。

Lucene是apache的一个开放源代码的全文检索引擎工具包

1.为什么要使用Elasticsearch?

在百万级别的数据库中，使用模糊查询来查询某个字段，这就会导致导致商品查询是全表扫面，效率非常低下，
ElasticSearch使用了倒排索引，倒排索引以关键字为key，然后value中记录了这个关键字的位置信息，就可以实现快速查询。

1.Elasticsearch中的倒排索引是什么？

倒排索引以关键字为key，然后value中记录了这个关键字的位置信息，就可以实现快速查询。

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倒排索引涉及到分词，面试官很可能问到你分词；而且倒排索引中极可能问到你词条、词典、倒排表

分词：我们要用分词器，比如常见的IK中文分词器，作为插件来使用，在里面我们还可以自定义词典（比如人名什么的，防止错误分词）

分词设置：我们可以设置类型为keyword或text来说明该词能不能进行分词（keyword类型的不能被分词，text类型的可以被分词）

词条：索引中最小存储和查询单元（英文中词条一般就是一个单词，中文中一般就是一个词组）

词典：是词条的集合。它的底层是B+树或Hash表

倒排表：以关键字为key，然后value中记录了这个关键字的位置信息，比如“zhangsan：101 109 106 108”是一个倒排项，倒排表自然就是倒排项的集合了

1.索引、类型、文档

以前是索引———类型————文档 类比于 数据库——数据表———数据
你可以觉得文档听起来不比类型的范围大吗，类型听起来不比索引的范围大吗？事实上，它就像“共和国”和“中华人民共和国”的范围一样，共和国肯定包括中华人民共和国，文档它就是一张精确的表，一个类型下面肯定有很多个文档，同样的一个索引下面有一堆类型。
从7.0版本以后不再有"类型"的说法了，文档就是直接存储在索引下面

1.映射是什么？

MySQL中一张表有哪些字段，这些字段是否为空、什么类型、长度是多少、默认值是多少；
对于ElasticSearch的索引也一样，它规定了哪些字段可以被查询，哪些字段可以进行分词操作啊，这些规则就是映射

举例

新加映射

基于上一步的age、email、name字段的映射，我们现在想要新加一个字段的映射时得这么做

PUT /my_index/_mapping
{
   
   
  "properties": {
   
   
    "employee-id": {
   
   
      "type": "keyword",
      "index": false #表示该字段只是一个冗余存储的字段，不能被拿去检索。
    }
  }
}

修改映射

不能更新映射：对于已经存在的字段映射，我们不能更新。更新必须创建新的索引，进行数据迁移。

1.ElasticSearch中的集群、节点是什么？

分布式：一个大业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。一个节点垮了，那这