由於工作中接觸到了es，並且驚喜的發現具有很好的效能，所以特意對其相關知識點進行總結，參考了很多網上大神的總結，這裡主要是加深自己對es的了解。
es是基於lucene的構建的高擴充套件的分布式全文檢索引擎，可以做到近乎實時的儲存，全文檢索。
集群cluster
es是分布式全文檢索引擎，可以由多台伺服器組成，它們的集合即es集群。
節點node
每乙個伺服器，即es節點。
分片shard
當文件的資料較大的時候，單個節點的記憶體或者磁碟不足，需要多個節點，可以將資料切分成多個分片，然後分布在不同的節點上。
分片作用：
1.能夠水平擴充套件容量。
2.使得各個分片能夠分布式，並行操作，提高效能。
副本replia
每乙個分片可以有零個或乙個以上的副本，每乙個副本是分片的完整複製。
副本作用：
1.備用，當主分片失效後，副本將公升級為主分片，提高可用性。
2.當大量併發請求時，提高es負載能力，實現高吞吐量（可以理解為多一套可以查詢到庫）
接下來的基本概念通過與傳統資料進行比對，大家應該就比較好理解了。es
傳統資料庫
index 索引
database 資料庫
type 型別
table 表
document 文件
row 行
field 字段
column 列名
schema 表結構
es會對每個詞建索引
index 索引
說到es，我們不得不提到倒排索引了，這個應該是es為什麼在全文檢索中這麼強大的重要因素了。
假設有一篇文件，文件為id，文件中有很多單詞。傳統資料庫，先找到該文件，然後在該文件中檢視有哪些單詞。倒排索引正好相反，採用的是，單詞->文件 的模式，文件中的所有單詞為索引，通過單詞直接定位到文件。
例如：1.我們都是好孩子。
2.今天天氣特別好。
3.我們好孩子比他們孩子多。
轉化成倒排索引就是
我們 1，3
都是 1
好 1，2，3
今天 2
天氣 2
特別 2
孩子 1，3
他們 3
多 3
我們 （1，1，1），（3，1，1）
都是 （1，1，2）
好 （1，1，3），（2，1，4），（3，1，2）
今天 （2，1，1）
天氣 （2，1，2）
特別 （2，1，3）
孩子 （1，1，4），（3，2，<3,6>)
他們 （3，1，5）
多 （3，1，7）
（3，2，<3,6>)當我們將資料匯入到es，es便開始按照倒排索引建立索引。
前面我們主要介紹了es的主要概念，這一節就比較零碎了，主要記錄工作中使用到的es的相關知識點。
工作中的，我的字段型別都是string，但是根據具體業務邏輯，有些需要分詞有些不需要分詞。
"std_typ": ,
"seg_nm": },
} ],
"filter": [
}, }} ]}
}}上面是別人的例子，在我自己專案中，第一次查詢可能呀幾百毫秒，但是到了後面，如果有相同的filter，就只要幾十毫秒甚至幾秒（在5000w+的資料中搜尋），是越來越快的感覺。
過濾器快取是可以設定， indices.cache.filter.size ,該屬性的預設值 20%。
這三者也是工作中用到的。
match和match_phrase都會查詢的字段進行分詞，然後根據分詞的結果去匹配，只不過後者需要匹配所有的詞，而前者至少乙個。比如「我喜歡她」，match只要「我」，「喜歡」，「她」，至少滿足乙個就好，但是match_phrase 需要三者同時滿足。
term則不對字段進行分詞，也就是「我喜歡她」必須整句話滿足才行。
具體可以看
（1）模糊查詢效能比較
這裡mysql中共有300w+資料，es共500w+資料
mysql:select * from creditdefault where seg_nm like "%寶麗金%"，耗時17s
es:
}} ,耗時12ms
（2）統計效能對比
mysql:select count(distinct tel_nbr) from credit.white;耗時23.06s
es:727ms
}}}
待續
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