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Elasticsearch 和 传统关系型数据库的对比

1. Elasticsearch中的概念与关系型数据库对比

Relational DB	Databases	Tables	Rows	Columns
关系型数据库	数据库	表	行	列

Elasticsearch	Indices	Types	Documents	Fields
搜索引擎	索引	类型	文档	域（字段）

2. 在Elasticsearch中，所有的字段缺省都建了索引。 也就是说每一个字段都有一个倒排索引，用于快速查询。
3. es支持http协议（json格式）（9200端口）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成），传统关系型数据库不支持。
4. es支持分片和复制，从而方便水平分割和扩展，复制保证了es的高可用与高吞吐。

索引不可变原因

倒排索引包含：

• 文档的列表
• 文档的数量
• 词条在每个文档中出现的次数
• 出现的位置
• 每个文档的长度
• 所有文档的平均长度

索引不可变的原因：

• 不需要锁，提升并发性能
• 可以一直保存在缓存中
• 节省cpu和io开销

倒排索引

Elasticsearch使用一种称为倒排索引的结构，她适用于快速的全文搜索。 一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

示例：

1. 假设文档集合包含五个文档，每个文档内容表所示，表的最左端一栏是每个文档对应的文档编号，我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。

   文档编号	文档内容
   1	谷歌地图之父跳槽Facebook
   2	谷歌地图之父加盟Facebook
   3	谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook
   4	谷歌地图之父跳槽Facebook与Wave项目取消有关
   5	谷歌地图之父拉斯加盟社交网站facebook

2. 中文和英文等语言不同、单词之间没有明确分隔符号，所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引。“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排索引。

   单词ID	单词	倒排索引(DocID)
   1	谷歌	1，2，3，4，5
   2	地图	1，2，3，4，5
   3	之父	1，2，4，5
   4	跳槽	1，4
   5	Facebook	1，2，3，4，5
   6	加盟	2，3，5
   7	创始人	3
   8	拉斯	3，5
   9	离开	3
   10	与	4
   11	Wave	4
   12	项目	4
   13	取消	4
   14	有关	4
   15	社交	5
   16	网站	5

3. 索引系统还可以记录除此之外的更多信息，下表还记录了单词频率信息（TF）即这个单词在某个文档中出现的次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。

   单词ID	单词	倒排索引(DocID:TF)
   1	谷歌	(1:1)，(2:1)，(3:2)，(4:1)，(5:1)
   2	地图	(1:1)，(2:1)，(3:1)，(4:1)，(5:1)
   3	之父	(1:1)，(2:1)，(4:1)，(5:1)
   4	跳槽	(1:1)，(4:1)
   5	Facebook	(1:1)，(2:1)，(3:1)，(4:1)，(5:1)
   6	加盟	(2:1)，(3:1)，(5:1)
   7	创始人	(3:1)
   8	拉斯	(3:1)，(5:1)
   9	离开	(3:1)
   10	与	(4:1)
   11	Wave	(4:1)
   12	项目	(4:1)
   13	取消	(4:1)
   14	有关	(4:1)
   15	社交	(5:1)
   16	网站	(5:1)

4. 倒排列表中还可以记录单词在某个文档出现的位置信息(1,<11>,1),(2,<7>,1),(3,<3,9>,2)有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地相应用户的查询，比如用户输入查询词“Facebook”，搜索系统查找倒排索引，从中可以读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果，而利用单词频率信息、文档频率信息既可以对这些候选搜索结果进行排序，计算文档和查询的相似性，按照相似性得分由高到低排序输出，此即为搜索系统的部分内部流程。

示例：

1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

倒排索引（x代表存在于的文档中）：

Term	Doc_1	Doc_2
Quick		x
The	x
brown	x	x
dog	x
dogs		x
fox	x
foxes		x
in		x
jumped	x
lazy	x	x
leap		x
over	x	x
quick	x
summer		x
the	x

3. 搜索quick brown（计算相关度分数时，文档1的匹配度高，分数会比文档2高）：

Term	Doc_1	Doc_2
brown	x	x
quick	x
Total	2	1

4. 标准化规则（normalization）： Quick 和 quick 以独立的词条出现，然后用户可能认为它们是相同的词。 fox 和 foxes 非常相似，就像 dog 和 dogs，它们由相同的词根。 jumped 和 leap ，尽管没有相同的词根，但是它们的意思很相近，是同义词。 搜索含有 Quick fox的文档是搜不到的。 使用标准规划规则，建立倒排索引的时候，会对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率。

Term	Doc_1	Doc_2
brown	x	x
dog	x	x
fox	x	x
in		x
jump	x	x
lazy	x	x
over	x	x
quick	x	x
summer		x
the	x	x