什么是ElasticSearch，為什么要使用ES

Elasticsearch，開源的分布式搜尋及分析引擎，主要適用于以下場景：

1. 搜尋引擎：快速檢索文檔、商品、新聞等之應用。
2. 日志分析：透過日志數據分析，幫助企業認知業務績效狀況。
3. 數據分析：輔助數據科學家與分析師進行數據剖析，以取得珍貴信息。
4. 商業智能：輔助企業制定數據導向決策，達成商業上之成功。
5. 實時監控：協助企業實時監測系統績效、監控數據變動，以確保系統正常運作。
6. 安全性：資助企業確保數據安全，保障數據不受非法竊取。
7. 應用程序開發：資助開發者開發基于搜尋之應用程序，提升用戶體驗。

Elasticsearch具備以下優勢：

1. 高性能：擅長搜索與分析，包含多種查詢語言與數據構架。
2. 可擴展性：分布式構架，透過增加節點數增強搜索與分析能力。
3. 靈活性：支持多數據類型、多語言，動態映射、快速調整模型以應對不同需求。
4. 近實時分析：支持近實時分析（NRT near real time），提供實時數據查詢，有利于快速數據檢索。
5. 可靠性：具備可靠性和高可用性，支持數據備份與恢復。

ElasticSearch為什么快？

Elasticsearch乃一款高性能、分布式搜索引擎，其速之快者，緣由如下：

1. 分布式儲存：采用分布式儲存技術，將數據存儲于多節點，分散負載，優化整體執行效能。
2. 索引分片：將每索引分裂為多片段，實現并行查詢，提升搜索速度。
3. 全文索引：運用高效全文索引技術，將文檔轉化為可搜索的結構化數據，快速高效地完成搜索操作。
4. 倒排索引：支持倒排索引數據結構，映射文檔中每個詞匯至文檔出現位置，當搜索請求發生時，能快速檢索包含所有搜索詞的文檔，迅速返回結果。
5. 索引優化：通過索引優化技術提高查詢速度。支持索引覆蓋、索引下推等優化技術，加速查詢操作。
6. 預存儲結果：插入數據時，預處理數據，將結果預存儲于索引中，查詢時無需重新計算，提升查詢速度。
7. 高效查詢引擎：采用高效查詢引擎，支持各種查詢類型，為復雜查詢提供優化策略，提高查詢速度。
8. 異步請求處理：采用異步請求處理機制，在請求抵達時立即回饋，避免長時間等待，提升用戶體驗。
9. 內存存儲：應用內存存儲技術，在數據讀寫中減少磁盤訪問次數，提高數據存儲與查詢效率。

綜上所述，Elasticsearch之所以這么快，由于其運用多項高效技術，提升數據存儲、查詢、處理效率，構筑快捷搜索體驗。

倒排索引是什么？

在Elasticsearch中，倒排索引是一種常見的索引結構，用于快速搜索文檔中的特定詞匯。

與傳統索引結構相反，倒排索引的構建方式不同。傳統索引結構是以文檔為基礎，每個文檔包含多個詞匯，然后根據這些詞匯建立索引。而倒排索引則以詞匯為基礎，每個詞匯對應多個文檔，然后根據這些文檔建立索引。這種結構使得在搜索過程中能夠快速定位包含目標詞匯的文檔，從而加速搜索效率。

對于一份含有多個詞匯的文檔，倒排索引將每個詞匯視作一個關鍵字（Term），記錄該詞匯所屬文檔的編號（Document ID）以及在文檔中的位置（Term Position）。這種方式使得當用戶輸入關鍵字時，能夠迅速查找到包含該關鍵字的文檔編號，再通過編號找到相應文檔內容。

倒排索引的優勢在于能迅速鎖定含指定關鍵字的文檔，同時支持復雜搜索操作，如詞組搜索、通配符搜索等。此外，由于倒排索引以詞匯為基礎構建，因此在數據分析和統計方面也具備重要意義。在Elasticsearch中，倒排索引是一種至關重要的索引結構，廣泛應用于搜索引擎、日志分析、推薦系統等領域。

倒排索引建立過程

ES中的倒排索引建立過程主要有2個步驟，分別是分詞、建立倒排索引

比如我們現在有三份文檔內容，分別是

分詞

在倒排索引構建過程中，首先是將文檔原始內容分割為詞項（Term）。Elasticsearch 默認采用標準分析器（Standard Analyzer）進行分詞處理。

經過分詞處理后，您提供的三份文檔內容將包含諸如"深入"、"理解"、"Java"、"核心"、"技術"、"編程"、"思想"、"周志明"、"布魯斯·埃克爾"等詞語。

生成倒排索引

將分開的詞，當做索引，與對應的文檔ID進行關聯，形成倒排表。

在倒排表生成完畢后，常規操作是對倒排表進行壓縮，以減少其空間占用。流行的壓縮算法包括Variable Byte Encoding和Simple9等技術。最后，壓縮后的倒排表將被存儲在磁盤上，以確保日后的搜索過程能夠迅速訪問倒排表。