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

1. 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。
2. 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。
3. 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（filter，过滤查询可以体现，详情查看：Elasticsearch 过滤查询）
• 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。

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。

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。

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）：

1. 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）：

1. 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。