为什么需要使用 ES 进行搜索

ES除了拥有索引上的优势，最重要的还是数据的结构，这都是ES为什么效率高，会使用它的原因。

1，结构化数据 VS 非结构化数据

• 结构化数据： 也称作行数据，关系型数据库进行存储和管理,是由二维表结构来逻辑表达和实现(可以使用行、列来表现)的数据，严格地遵循数据格式与长度规范。
• 非结构化数据： 又可称为全文数据，不定长或无固定格式，不适于由数据库二维表来表现，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、word文档，邮件，各类报表、图片和音频、视频信息等。

其他的不同之处还有： 结构化数据往往占用的空间较小，占企业数据的 20% 左右，容易管理。 非结构化数据通常占用更多的存储空间，约占企业数据的 80% 左右，比较难以管理

2，结构化搜索 vs 全文搜索

• 结构化搜索： 通常查询具有固有结构的数据，答案要么是肯定的，要么是否定的（即便是类似正则匹配这样的结构化搜索，正则表达式匹配数据也是确定的），数据要么属于查询结果集合，要么不属于。
• 全文搜索： 通常查询全文字段/文档的所有内容，答案返回的是一系列可能的数据，数据有一定概率属于结果集合。

到这里，为什么需要使用 ES 进行搜索的答案就很明确了：对于非结构化文本（比如评论内容），传统的结构化搜索难以满足需求，于是就会使用 ES 进行全文搜索。当然 ES 不仅可以进行全文搜索，也可以进行一部分的结构化搜索，更加扩大了他的应用范围。对于数据量巨大的情景，有公司会使用 ES 代替传统的 MySQL 管理数据。

ES 基本概念介绍

本小结主要是介绍 ES 的一些基本概念，目的是方便之前没有了解过 ES 的同学可以理解这次分享所介绍的内容。

1，ES 存储模型

ES 在设计存储模型时，考虑了大家从关系型数据库转换肯能带来的困难，于是设计了 Index、Type、Document、Field 分别于对应传统关系型数据库(比如 MySQL) 的 Database、Table、Row、Column。 注意： ES 存储时，并没有 Type 的概念，同一个Index 里的 Type 会拍平存储，只是方便理解才会对使用者提供这样一个抽象。由于Type 的存在会带来一些问题，在后续的版本里会逐步移除。

2，ES 与 Lucene

ES 底层基于 Lucene 开发，Lucene作为其核心来实现索引和搜索的功能。我们虽然讲的是 ES，但很大一部分内容是 Lucene 的实现。​