2024【spring boot 3.0 开发指南】22章速通【红版】第15章 ElasticSearch搜索引擎

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2024【spring boot 3.0 开发指南】22章速通【红版】第15章 ElasticSearch搜索引擎

15.1 ElasticSearch简介
	Elasticsearch (ES)是一个基于Lucene构建的开源、分布式、、高扩展、高实时RESTful 接口全文搜索引擎，它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。数据被存储到Elasticsearch集群中时，Elasticsearch利用分词的特性对数据创建索引（倒排索引）。
	1.Elasticsearch 应用场景:
	大型分布式日志分析系统、大型电商商品搜索系统、网盘搜索引擎等，主要用于大数据收集。
	2.ElasticSearch关键概念
· index（索引）：包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的Document。比如说建立一个商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据。
· type/mapping（类型/映射)：它是共享同一索引中一组公共字段的文档集合。例如，索引包含社交网络应用程序的数据，然后可以有特定类型的用户简档数据、另一种类型的消息数据和另一种类型的评论数据。
· Document(文档)：它是以JSON格式定义的特定方式的字段集合。每个文档都属于一个类型，并驻留在一个索引中。每个文档都有一个唯一的标识符，称为UID。
	3.EasticSearch与数据库类比
表15-1 关系型数据库与Elasticsearch的概念类比
关系型数据库
EasticSearch
数据库（database）
索引（index）
表（table）
类型（type）(已弃用)
行（row）
文档（document）
列（column）
字段（field）
表结构（schema）
映射（mapping）
索引
反向索引
SQL
查询DSL
SELECT * FROM TABLE
GET http://...
UPDATE TABLE SET
PUT http://...
DELETE
DELETE http://...
	4.Elasticsearch存储结构
	Elasticsearch是文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条数据：
   	{
		&quot;name&quot; :    &quot;John&quot;,
    		&quot;sex&quot; :     &quot;Male&quot;,
   		&quot;age&quot; :     25,
   		&quot;birthDate&quot;: &quot;1990/05/01&quot;,
   		&quot;about&quot; :   &quot;I love to go rock climbing&quot;,
   		&quot;interests&quot;: [ &quot;sports&quot;, &quot;music&quot; ]
}
 	用Mysql这样的数据库存储就会容易想到建立一张User表，有balabala的字段等，在Elasticsearch里这就是一个文档，当然这个文档会属于一个User的类型，各种各样的类型存在于一个索引当中。
15.2 ElasticSearch8.x新特性
	目前ElasticSearch已经升级到8.x版，这个版本的新特性如下：
	(1)Rest API相比较7.x而言做了比较大的改动（比如彻底删除_type），为了降低用户的升级成本，8.x会暂时的兼容7.x的请求。
	(2)默认开启安全配置（三层安全），并极大简化了开启安全需要的工作量，可以这么说：7.x开启安全需要10步复杂的步骤比如CA、证书签发、yml添加多个配置等等，8.x只需要一步即可）。
	(3)存储空间优化：更新了倒排索引，对倒排文件使用新的编码集，对于keyword、match_only_text、text类型字段有效，有3.5%的空间优化提升，对于新建索引和segment自动生效。
	(4)优化geo_point，geo_shape类型的索引（写入）效率：15%的提升。
	(5)新特性：支持上传pyTorch模型，在ingest的时候使用。比如在写入电影评论的时候，如果我们想要知道这个评论的感情正负得分，可以使用对应的AI感情模型对评论进行运算，将结果一并保存在ES中。

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