ES基础知识

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源、分布式、RESTful 搜索引擎，专为云计算环境设计，能够实现近乎实时的数据搜索和分析功能，但是不支持ACID事务。

基础概念

• 文档（Document）：Elasticsearch 中的基本数据单元，使用 JSON 格式表示，每个文档有唯一 ID 和类型。

• 索引（Index）：文档的集合，类似于关系数据库中的“数据库”概念，每个索引有自己的映射（mapping）和设置（settings）。

• 类型（Type）：在 7.x 之前，用于表示索引中的文档类别，类似于关系数据库中的“表”。7.x 以后，每个索引只能有一个逻辑映射结构。

• 分片（Shard）：索引的水平分割单元，每个分片本身是一个功能完整的“索引”，分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard），分布在不同节点上。

• 节点（Node）：运行中的 Elasticsearch 实例，节点可以承担不同角色，如数据节点、主节点、协调节点等。

停顿词过滤

停顿词过滤是指在分词过程中去除常见的、没有实际意义的词汇，如“的”、“是”等，以提高搜索效率和准确性。

常见数据类型

text、keyword、integer、long、float 、double、date、boolean、复合数据类型object（json对象）等。

Text和keyword区别

text适合存储全文数据，会进行分词处理，拆分成多个单词或词元，便于进行全文搜索、match查询，不支持精确匹配。

keyword存储不需要分词的字符串，如用户ID、用户名等。适合精确匹配、term查询，不适合全文搜索。

ES和MYSQL区别

• Elasticsearch：适合全文搜索、实时数据分析，支持分布式存储和高并发查询。存储非结构化数据的JSON数据。

• MySQL：关系型数据库，适合事务处理、复杂查询，支持 ACID 事务，存储结构化数据。

match和term区别

term和match都属于query查询类型，match用于全文匹配，不适合精确。term用于精确匹配，不适合全文。