ES核心概念和原理
ElasticSearch作为目前比较流行的企业级搜索引擎框架，在面试和工作的比重越来越大，掌握ES将会让你去大厂面试的成功率大大提高，因此笔者将从ES的使用到ES核心原理到核心源码，逐步讲解深入剖析，从概念到代码的实现都尽量解释的清楚，那么最后将会做一个完整的搜索引擎项目，当然因作者能力有限，难免有错误之处，烦请指正，谢谢
1、什么是搜索：
早期的搜索引擎是把因特网中的资源服务器的地址收集起来，由其提供的资源的类型不同而分成不同的目录，再一层层地进行分类。人们要找自己想要的信息可按他们的分类一层层进入，就能最后到达目的地，找到自己想要的信息。这其实是最原始的方式，只适用于因特网信息并不多的时候。随着因特网信息按几何式增长，出现了真正意义上的搜索引擎，这些搜索引擎知道网站上每一页的开始，随后搜索因特网上的所有超级链接，把代表超级链接的所有词汇放入一个数据库。这就是搜索引擎的原型。
搜索：通过一个关键词或一段描述，得到你想要的（相关度高）结果。
2、如何实现搜索功能?
可以使用关系型数据库来进行处理，例如MySQL，但是同样会有很多的问题让我们不得不去考虑其他实现方式，比如性能差、不可靠、结果不准确（相关度低）
3、倒排索引、Lucene和全文检索？
倒排索引
What is it?
首先我们看看数据库中的索引分布。
ok，这是我们数据库索引的一张表，我们看到有三种手机，小米手机、小米NFC手机、红米手机，按照id1、2、3来进行排列
在这张图里，小米出现的次数是在id为1、2之中，手机在123中均出现，NFC和红米也如此排列，这就是倒排索引
那么在我们的select * from product where brand like '%小米 NFC 智能 手机'之中，小米、手机、NFC是会被匹配到的。小米手机在我们匹配到的结果中是出现了2次，小米NFC手机出现了3次...后面的依次按照该规律进行排列。匹配数字其实就是我们所谓的相关度，那么小米NFC手机出现了3次，那么它的相关度就是3，是最大的，那么就可能是我们最想要的结果，即这就是倒排索引最简单的一个demo，那么以后我们会对其进行更深入的讲解，目前了解有个认识即可。
数据结构：
- 包含这个关键词的document list (理解为表中一行)
- 关键词在每个doc中出现的次数 TF term frequency
- 关键词在整个索引中出现的次数 IDF inverse doc frequency
- 关键词在当前doc中出现的次数
- 每个doc的长度，越长相关度越低
- 包含这个关键词的所有doc的平均长度
Lucene：
就是一个jar包，帮我们创建倒排索引，提供了复杂的API
Lucene集群问题
如果用Lucene做集群实现搜索，会有那些问题?
① 节点一旦宕机，节点数据丢失，后果不堪设想，可用性差。
② 自己维护，麻烦（自己创建管理索引），单台节点的承载请求的能力是有限的，需要人工做负载（雨露均沾）。
4、Elasticsearch
分布式、高性能、高可用、可伸缩、易维护
But!! ES≠搜索引擎
(1) 分布式
分布式的搜索，存储和数据分析引擎：
(2) 优点：
① 面向开发者友好，屏蔽了Lucene的复杂特性，集群自动发现（cluster discovery）
② 自动维护数据在多个节点上的建立
③ 会帮我做搜索请求的负载均衡
④ 自动维护冗余副本，保证了部分节点宕机的情况下仍然不会有任何数据丢失
⑤ ES基于Lucene提供了很多高级功能：复合查询、聚合分析、基于地理位置等。
⑥ 对于大公司，可以构建几百台服务器的大型分布式集群，处理PB级别数据；对于小公司，开箱即用，门槛低上手简单。
⑦ 相遇传统数据库，提供了全文检索，同义词处理（美丽的cls>漂亮的cls），相关度排名。聚合分析以及海量数据的近实时（NTR）处理，这些传统数据库完全做不到。
(3) 应用领域：
① 百度（全文检索、高亮、搜索推荐）
② 各大网站的用户行为日志（用户点击、浏览、收藏、评论）
③ BI（Business Intelligence商业智能），数据分析：数据挖掘统计。
④ Github：代码托管平台，几千亿行代码
⑤ ELK：Elasticsearch（数据存储）、Logstash（日志采集）、Kibana（可视化）
5、ES核心概念：
(1) cluster（集群）：每个集群至少包含两个节点.
(2) node：集群中的每个节点，一个节点不代表一台服务器
(3) field：一个数据字段，与index和type一起，可以定位一个doc
(4) document：ES最小的数据单元 Json
{
"id": "1",
"name": "小米",
"price": {
"标准版": 3999,
"尊享版": 4999,
"吴磊签名定制版": 19999
}
}
Type：逻辑上的数据分类，es 7.x中删除了type的概念
Index：一类相同或者类似的doc，比如一个员工索引，商品索引。
6.Shard分片：
1：一个index包含多个Shard，默认5P，默认每个P分配一个R，P的数量在创建索引的时候设置，如果想修改，需要重建索引。
2：每个Shard都是一个Lucene实例，有完整的创建索引的处理请求能力。
3：ES会自动在nodes上为我们做shard 均衡。
4：一个doc是不可能同时存在于多个PShard中的，但是可以存在于多个RShard中。
5: P和对应的R不能同时存在于同一个节点，所以最低的可用配置是两个节点，互为主备。
分片
