ES的倒排索引和ES与Mysql的使用对比

什么是ES：

• ES全称是ElasticSearch，是一个开源的搜索引擎，可以帮助我们快速从海量数据里搜索到需要的数据；

为什么要有ES：MySql或其它传统的RDBMS有一些问题

• 模糊查询时，如果查询条件是以%开头，那么查询的性能会急剧下降
• 文本检索结果不精确。比如要搜索%华为手机%，搜索不到华为Mate50、HUAWEI Mate50、华为 手机

正向索引：如果要检索一条数据，需要全表扫描。数据量越大，性能下降就越严重

• 先获取第一条，判断是否匹配搜索条件；如果不匹配，就抛弃；如果匹配，就留下
• 再获取第二条，判断是否匹配搜索条件；如果不匹配，就抛弃；如果匹配，就留下
• ……
• 获取最后一条，判断是否匹配搜索条件；如果不匹配，就抛弃；如果匹配，就留下

倒排索引：

• 给某个字段值构建倒排索引：

  对这个字段的所有值，都进行分词。构建一下 拆分的词条与文档id的对应关系，这个对应关系是倒排索引

• 要检索一个数据：

  要对检索的关键词进行分词

  拿拆分的词条，去倒排索引里直接找到关联的文档有哪些

  不需要全表扫描了

ES和MySQL的对比：

• 相同点：它们都能够存储数据，都能够进行增删改查操作
• 不同点：
  • MySQL擅长事务型 的操作（增删改），可以保证数据的安全性和一致性
  • ES擅长是数据查询搜索统计分析操作（查），查询的性能极强
• 实际使用模式：
  • 要增删改数据，操作MySQL
  • 要查询数据，从es里查询
  • 后台从MySQL里，把数据同步到es里

操作ES索引库的命令

#1. 创建索引库（相当于MySql的建表）
#字段名：我们自定义
#每个字段要设置：
#type：字段的类型。int,short,long,double, text, keyword,…
#字段串1：text，要使用分词器进行分词的。 必须要设置用哪种分词器
#字符串2：keyword，不分词的字符串，比如：行政区域划分 省、市、县，url地址
#index：boolean类型，这个字段是否参与构建索引（是否能根据这个字段搜索数据）
PUT /product
{
“mappings”: {
“properties”: {
“id”:{
“type”: “long”,
“index”: true
},
“name”:{
“type”: “text”,
“analyzer”: “ik_max_word”
},
“image”:{
“type”: “keyword”,
“index”: false
},
“price”:{
“type”: “double”
}
}
}
}
#2. 查看所有索引库
GET /_cat/indices
GET /_cat/indices?v
#3. 查看某一个索引库
GET /product
#4. 修改某一个索引库
#注意：不能修改已有字段，只允许增加新字段
PUT /product/_mapping
{
“properties”:{
“brand”:{
“type”: “keyword”
}
}
}
#5. 删除某一个索引库
DELETE /product

操作ES文档的命令

#---------操作文档（操作数据）------------
#1. 查询索引库里的所有文档数据：搜索全部
GET /product/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
#2. 新增一条文档数据，修改一条文档数据（这个命令是保存操作，有就覆盖，没有就新增）
PUT /product/_doc/1
{
“id”: 1,
“name”: “HUAWEI Mate50 Pro 黑色”,
“brand”: “华为”,
“price”: 3999,
“image”: “http://www.huawei.com/mall/mate50.jpb”
}
#3. 查看一条文档数据
GET /product/_doc/1
#4. 修改一条文档数据
#全量修改：直接把原数据覆盖掉
PUT /product/_doc/1
{
“brand”: “HUAWEI”
}
#增量修改：在原本数据基础上做修改变化
POST /product/_update/1
{
“doc”: {
“id”:1,
“name”: “华为Mate50 pro 磨砂黑”,
“price”: 3999,
“image”: “http://www.huawei.com/mall/mate50.jpg”,
“brand”: “华为”
}
}
#5. 删除一条文档数据
DELETE /product/_doc/1

Java代码操作ES的步骤

1. 使用JavaAPI操作es的统一步骤

//1. 创建客户端对象，连接es服务
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
	new HttpHost("localhost", 9200)
));

//2. 使用client对象操作es

//3. 关闭client对象
client.close();

2. 使用JavaAPI操作索引库

//1. 创建索引库：注意不要导错CreateIndexRequest类了，有两个同名类，导那个短的
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("索引库名称")
    .source("索引库的结构json语句", XContentType.JSON);
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

//2. 判断索引库是否存在
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("索引库名");
boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

//3. 删除索引库
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("索引库名");
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

3. 使用JavaAPI操作文档

//1. 保存文档（如果文档不存在是新增，如果已存在是修改）
IndexRequest request = new IndexRequest("索引库名")
    .id("文档的唯一标识字符串")
    .source("文档内容json字符串", XContentType.JSON)
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

//2. 根据id获取文档
GetRequest request = new GetRequest("索引库名").id("文档的唯一标识字符串");
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
String docJson = response.getSourceAsString();

//3. 根据id删除文档
DeleteRequest request = new DeteteRequest("索引库名").id("文档的唯一标识字符串");
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

4. 批量操作文档

BulkRequest request = new BulkRequest();
循环某一个列表：
    IndexRequest indexRequest = .....;
    request.add(indexRequest);

client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);