es检索原理(一)

es检索原理(一)
ES检索
ElasticSearch（简称ES）是一个基于Lucene库的全文搜索引擎，它
在实现全文搜索的基础上，还提供了近实时的数据搜索、分析和聚合
功能。

在数据检索方面，ES是非常优秀的一款工具，下面我们来详细
了解ES检索的相关原理。

索引
在ES中，文档存储在索引中。

一个索引就是一个包含了许多文档的数
据存储单元，每一个文档就是一个JSON格式的文件。

当我们对索引进
行搜索时，实际上是在检索索引中的文档内容。

倒排索引
ES使用倒排索引来实现数据检索。

所谓倒排索引，就是将文档中所有
出现过的单词都记录下来，然后把每个单词所在的文档ID保存到一个
集合中。

这个倒排索引包含了所有单词的出现位置，从而可以很快地找到指定
单词在哪些文档中出现过，这就是倒排索引的主要作用。

通过倒排索引，ES可以快速地定位到符合条件的文档，从而实现快速检索。

分词
在ES中，文档中的内容需要进行分词处理。

所谓分词，就是将一段文
本分成一个个单独的单词，ES使用标准分词器来对文档内容进行分词。

标准分词器是ES默认的分词器，它可以对中英文进行分词，并且支持
各种标点符号的处理。

在对文档进行检索时，ES会将搜索条件也进行
分词，并将分词后的单词与文档中的单词进行匹配。

搜索语法
在ES中，我们可以使用多种语法来进行搜索。

其中最常用的是基于关键字的搜索语法，比如在搜索框中输入“java”，ES就会搜索所有包含“java”单词的文档。

此外，ES还支持诸如范围搜索、前缀搜索、通配符搜索、正则表达式搜索等高级语法。

使用这些语法可以更精确地定位符合条件的文档。

结论
ES检索是一种非常高效的文档检索方式，它通过使用倒排索引、分词优化等技术手段，可以快速地检索海量的文档数据。

在实际应用中，我们可以灵活地使用搜索语法来满足不同的搜索需求，从而提高数据检索的效率。

聚合分析
除了基本的搜索功能之外，ES还提供了强大的聚合分析功能。

聚合分析是对搜索结果中的数据进行统计和分析的过程，它可以帮助我们更深入地了解数据的结构和特征。

ES支持多种聚合分析方式，包括基于范围、分组、聚合函数等方式的统计分析。

通过聚合分析，我们可以得到有关数据的各种统计信息，比如最大最小值、平均值、标准差等，还可以进行各种复杂的数据分析和挖掘操作。

实时搜索
ES具有非常强大的实时搜索能力，它可以在数据写入后几乎立即提供可搜索的数据。

这得益于ES使用了分布式架构和多节点集群技术，能够保证搜索请求的快速响应。

在实际应用中，实时搜索可以帮助我们更加及时地了解数据的状态和变化，并能够及时采取相应的措施对数据进行处理和调整。

总结
ES检索具有高效、可扩展、实时、易用等优点，被广泛应用于搜索引擎、物流、金融、医疗等各种领域。

通过深入了解ES的检索原理和使
用方法，我们可以更好地利用这个强大的工具来进行各种数据检索和分析操作。