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高性能分布式搜索引擎。
数据库模糊搜索比较慢，但用搜索引擎快多了。
下面是一些搜索引擎排名
Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库（一个工具包），apache公司的顶级项目。
优势：易扩展、高性能（基于倒排索引）
elasticsearch优势：
支持分布式，可水平扩展
提供Restful接口，可被任何语言调用
elasticsearch随着技术发展越来越完善，已经不是一个孤立的技术了，有一套完整的技术栈，简称ELK（kibana、Logstash、Beats），被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
安装ES
推荐Docker命令一键安装。
安装Kibana
一个图形界面的工具，会帮助我们连接ES，提供图形化的操作，还能自动补全。
推荐Docker命令一键安装。
Kibana提供了一个工具Dev tool，它可以帮助我们向ES发送HTTP请求，而且自带提示！！！
倒排索引
传统MySQL关系数据库只会给文档建立id索引。
而elasticsearch采用倒排索引：不仅会给文档建立id索引，还会给拆开的词条建立索引。
- 文档：每条数据就是一个文档
- 词条：文档按照语义分成的词语
会给词条建一个索引，将来根据词条来检索速度会非常快。
以下图为例，其实我们搜了两次，第一次拿词条来词条列表找，第二次拿着找到的文档id到文档列表里找文档。而传统关系数据库，只能全表扫描。
正向索引先去找文档，看文档里是否包含词条。
倒排索引先去找词条，得到文档id，再去找文档。（要经历两次检索）
IK分词器
英文分词很简单，因为单词间有空格。仲文分词必须按语义进行分析。
把这个插件（ik）放到插件目录里。
analyzer可以中文分词的：ik_smart、ik_max_word
IK分词器允许词典扩展。
ES核心概念
叫索引可能会混淆，我们通常把他理解成索引库。因为MySQL里给id加的那个也叫索引。索引和数据库里的表table的概念有点接近。要保证json文档他们的结构一致、数据类型一致，叫做映射。
下图是ES和MySQL数据库一些概念的对比👇
Mapping映射属性
Mapping映射类似于建表
keyword不可拆分的词
索引库操作
keyword不可拆，text可拆
在elasticsearch里，不允许对索引库做修改操作（指不能对已有的索引库字段做修改，但允许添加新的字段）。
文档操作
上节课学完索引库的各种操作，相当于在MySQL里去创建表，表有了之后，我们要学着操作数据。在索引库里，我们操作的是文档。
文档CRUD
完全符合Restful风格
全量修改，改的话全部都要改。
增量/局部修改，修改指定的。
批量处理
一个一个文档处理效率太低，这次学习批量处理。
JavaRestClient
ES给我们提供的java客户端，JavaRestClient。
这套客户端就是帮我们向restful接口发请求的。