一、概念
ElasticSearch 是一个开源的 分布式、RESTful 搜索和分析引擎。使用 Java 语言开发，基于 Lucence开发。
Lucene是什么？
Lucene 是一个 Java 语言编写的高性能、全功能的文本搜索引擎库，提供强大的索引和搜索功能，以及拼写检查、高亮显示和高级分析功能。Lucene 并没有分布式以及高可用的解决方案，ElasticSearch 就是基于 Lucene 开发的，封装了许多 Lucene 底层功能，提供了简单易用的 RestFul API 接口和多种语言的客户端，开箱即用，自带分布式以及高可用的解决方案。
二、作用
可以用来解决使用数据库进行模糊搜索时存在的性能问题，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。
例如：
实现各种网站的关键词检索功能，比如电商网站的商品检索，百度搜索
实现附近数据搜索
ELK的日志监控，Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash
......
三、基本概念
MySQL | Elasticsearch | 说明 |
Table（表） | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
Row（行） | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
Column（列） | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
Schema（表结构） | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
SQL（查询语言） | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
四、基本原理
ES底层采用倒排索引来加快查询效率。
1、倒排索引创建过程
建立文档列表，每个文档都有一个唯一的文档 ID 与之对应。
通过分词器对文档进行分词，生成类似于 <词语，文档ID> 的一组组数据。
将词语作为索引关键字，记录下词语和文档的对应关系，也就是哪些文档中包含了该词语。
2、检索流程
根据分词查找对应文档 ID
根据文档 ID 找到文档