ElasticSearch為什么快？你知道為什么嗎？
什么是ElasticSearch，為什么要使用ES
Elasticsearch，開源的分布式搜尋及分析引擎，主要適用于以下場景：
- 搜尋引擎：快速檢索文檔、商品、新聞等之應用。
- 日志分析：透過日志數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)認知業(yè)務績效狀況。
- 數(shù)據(jù)分析：輔助數(shù)據(jù)科學家與分析師進行數(shù)據(jù)剖析，以取得珍貴信息。
- 商業(yè)智能：輔助企業(yè)制定數(shù)據(jù)導向決策，達成商業(yè)上之成功。
- 實時監(jiān)控：協(xié)助企業(yè)實時監(jiān)測系統(tǒng)績效、監(jiān)控數(shù)據(jù)變動，以確保系統(tǒng)正常運作。
- 安全性：資助企業(yè)確保數(shù)據(jù)安全，保障數(shù)據(jù)不受非法竊取。
- 應用程序開發(fā)：資助開發(fā)者開發(fā)基于搜尋之應用程序，提升用戶體驗。
Elasticsearch具備以下優(yōu)勢：
- 高性能：擅長搜索與分析，包含多種查詢語言與數(shù)據(jù)構架。
- 可擴展性：分布式構架，透過增加節(jié)點數(shù)增強搜索與分析能力。
- 靈活性：支持多數(shù)據(jù)類型、多語言，動態(tài)映射、快速調整模型以應對不同需求。
- 近實時分析：支持近實時分析（NRT near real time），提供實時數(shù)據(jù)查詢，有利于快速數(shù)據(jù)檢索。
- 可靠性：具備可靠性和高可用性，支持數(shù)據(jù)備份與恢復。
ElasticSearch為什么快？
Elasticsearch乃一款高性能、分布式搜索引擎，其速之快者，緣由如下：
- 分布式儲存：采用分布式儲存技術，將數(shù)據(jù)存儲于多節(jié)點，分散負載，優(yōu)化整體執(zhí)行效能。
- 索引分片：將每索引分裂為多片段，實現(xiàn)并行查詢，提升搜索速度。
- 全文索引：運用高效全文索引技術，將文檔轉化為可搜索的結構化數(shù)據(jù)，快速高效地完成搜索操作。
- 倒排索引：支持倒排索引數(shù)據(jù)結構，映射文檔中每個詞匯至文檔出現(xiàn)位置，當搜索請求發(fā)生時，能快速檢索包含所有搜索詞的文檔，迅速返回結果。
- 索引優(yōu)化：通過索引優(yōu)化技術提高查詢速度。支持索引覆蓋、索引下推等優(yōu)化技術，加速查詢操作。
- 預存儲結果：插入數(shù)據(jù)時，預處理數(shù)據(jù)，將結果預存儲于索引中，查詢時無需重新計算，提升查詢速度。
- 高效查詢引擎：采用高效查詢引擎，支持各種查詢類型，為復雜查詢提供優(yōu)化策略，提高查詢速度。
- 異步請求處理：采用異步請求處理機制，在請求抵達時立即回饋，避免長時間等待，提升用戶體驗。
- 內存存儲：應用內存存儲技術，在數(shù)據(jù)讀寫中減少磁盤訪問次數(shù)，提高數(shù)據(jù)存儲與查詢效率。
綜上所述，Elasticsearch之所以這么快，由于其運用多項高效技術，提升數(shù)據(jù)存儲、查詢、處理效率，構筑快捷搜索體驗。
倒排索引是什么？
在Elasticsearch中，倒排索引是一種常見的索引結構，用于快速搜索文檔中的特定詞匯。
與傳統(tǒng)索引結構相反，倒排索引的構建方式不同。傳統(tǒng)索引結構是以文檔為基礎，每個文檔包含多個詞匯，然后根據(jù)這些詞匯建立索引。而倒排索引則以詞匯為基礎，每個詞匯對應多個文檔，然后根據(jù)這些文檔建立索引。這種結構使得在搜索過程中能夠快速定位包含目標詞匯的文檔，從而加速搜索效率。
對于一份含有多個詞匯的文檔，倒排索引將每個詞匯視作一個關鍵字（Term），記錄該詞匯所屬文檔的編號（Document ID）以及在文檔中的位置（Term Position）。這種方式使得當用戶輸入關鍵字時，能夠迅速查找到包含該關鍵字的文檔編號，再通過編號找到相應文檔內容。
倒排索引的優(yōu)勢在于能迅速鎖定含指定關鍵字的文檔，同時支持復雜搜索操作，如詞組搜索、通配符搜索等。此外，由于倒排索引以詞匯為基礎構建，因此在數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方面也具備重要意義。在Elasticsearch中，倒排索引是一種至關重要的索引結構，廣泛應用于搜索引擎、日志分析、推薦系統(tǒng)等領域。
倒排索引建立過程
ES中的倒排索引建立過程主要有2個步驟，分別是分詞、建立倒排索引
比如我們現(xiàn)在有三份文檔內容，分別是
id | content |
1 | 深入理解Java核心技術 |
2 | 深入理解Java虛擬機—周志明 |
3 | Java編程思想—布魯斯·?？藸?br> |
分詞
在倒排索引構建過程中，首先是將文檔原始內容分割為詞項（Term）。Elasticsearch 默認采用標準分析器（Standard Analyzer）進行分詞處理。
經過分詞處理后，您提供的三份文檔內容將包含諸如"深入"、"理解"、"Java"、"核心"、"技術"、"編程"、"思想"、"周志明"、"布魯斯·?？藸?等詞語。
生成倒排索引
將分開的詞，當做索引，與對應的文檔ID進行關聯(lián)，形成倒排表。
詞條 | 文檔ID |
深入 | 1,2 |
理解 | 1,2 |
Java | 1,2,3 |
虛擬機 | 2 |
核心 | 1 |
技術 | 1 |
編程 | 3 |
思想 | 3 |
在倒排表生成完畢后，常規(guī)操作是對倒排表進行壓縮，以減少其空間占用。流行的壓縮算法包括Variable Byte Encoding和Simple9等技術。最后，壓縮后的倒排表將被存儲在磁盤上，以確保日后的搜索過程能夠迅速訪問倒排表。
