es全名elasticsearch翻譯過來是彈性搜尋；從名字直觀的了解，這個東西是解決搜搜的問題；
作為乙個經常寫sql的人來說；搜尋在我的映像中就是select * from table where，那為什麼還要es？
mysql對於一些較為固定，欄位較少的查詢方式，可以通過簡單的增加索引來完成優化，在大多數公司，即使你對索引優化不熟悉，也有專門的dba來幫你完成一些簡單的優化。甚至有些電商公司要求程式中不允許出現orm，必須用純sql來完成業務邏輯，這樣dba可以直接介入到**中來。
不過到字段太多的時候這招就不靈了，欄位越多，查詢自然就越慢(比如單條記錄可能都超過了4k什麼，甚至有些oracle的表裡，乙個欄位就有幾兆資訊，當然幾兆資訊的這種這裡也解決不了，嗯)。
mysql表在普通查詢過程中，比如select * from *** limit 100w, 100;這種，小**隨便寫sql，可能不會體會到翻頁的痛。但你在乙個單錶3000w的系統中寫了limit 10000000, 10。那資料庫伺服器就哭了。因為實際上資料庫為了取出你想要的那幾條資料，需要把所有的資料也就是10000010條都取到記憶體中，複雜一點的select再加上order by則可能會同時涉及到多次磁碟讀取和檔案排序。慢上加慢。
除此之外，現在最流行的innodb之類的儲存引擎在計算count的時候非常的慢。當然了，網路上會有人從亂七八糟的文章裡看到換myisam應該就會更快的結論，但這其實是錯的。如果在select語句的where條件中也有表示式時，這兩種儲存引擎本質上都是一樣的，都會很慢很慢。
還有mysql的like，其實沒什麼玄幻的，每次做like本質還是查詢內容去和資料庫欄位做字串匹配。非常地慢。
現在一般的網際網路系統都是普遍的寫少讀多的系統，寫/讀搞不好會有1/5以上？但因為資料量龐大，為了讀取效率而去做拆表或者拆庫的話，有時候實在是有點得不償失。而且拆表拆庫對業務**來說也並不透明，還可能會對本來支援的功能造成額外的影響。只是為了查詢而去拆分的話，不是很合適。
上面這些問題，es都可以解決。企業裡對資料的查詢一般可以分為三種：列表查詢、詳情查詢和統計查詢。看名字也可以理解的差不多了，列表一般就是列表頁對應的查詢，詳情查詢一般就是具體id對應的詳情查詢，而統計查詢一般都是在看一些數值之類的報表，也就是一堆count值。
這三種查詢裡，mysql做起來最困難的是1和3，即列表查詢和統計查詢。列表查詢這種場景也會對應各種各樣的查詢條件，例如字段等於/小於/大於/不等判斷，或者像字串的嚴格匹配/前字尾模糊查詢，時間欄位的範圍查詢，in查詢等等。這些查詢都可以翻譯為es中的bool查詢，舉乙個簡單的例子：
}},},}]}},
"sort" : ,
"highlight" :
}
select * from db/table where create_time between ('2016-08-11 00:00:00' and '2016-08-11 23:59:59')
and user_id = 37540 and status in (2, 1, 0);
單錶的count放在es裡做也非常的快，為什麼呢？因為es本身會把單個欄位的一種值當作乙個term，然後會記錄這個term出現的所有文件和出現次數。舉個例子，我們公司的業務，你可能會去查詢某個業務線下的所有工單。那麼查詢條件就類似於where business_type is 6這樣。可能只需要一毫秒就返回了結果。很費解是不是？其實es也只是去讀了一下這個business_type是6的term出現的文件數。邏輯上是很簡單的。
這是不是說明es就是萬能的了？
對於搜尋來說，es不是萬能的
首先是翻頁的問題，es裡有上億資料，翻到最後一頁的時候還是會比較慢，並且會影響到整個系統的load，然後系統響應變慢。因為其原理還是拿一堆資料來做merge。
從傳統的sql思維翻譯到es的dsl過程也稍微有點痛苦。因為es畢竟是從搜尋引擎的角度去做這些事情，所以如果你當db來用的話，其dsl設計就顯得很彆扭。雖然有了上面的轉換規則，但實際上業務轉換起來並沒有這麼方便，比如在通常的查詢裡還可能會有where a = 1 or b = 2。顯然想轉成dsl就沒有這麼方便了。
把es作為儲存來用，是有短板的
es不是資料庫，所以如果你想要實現聯表查詢也會變得很麻煩。並且es不是乙個資料庫，所以沒有事務概念；所以一般用es+mysql來解決搜尋+儲存的功能
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es的bool，排序，聚合組合查詢
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