本文主要是介绍ElasticSearch底层原理简析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.ElasticSearch简述
ElastiaSearch(以下简称ES)是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，支持RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。ES设计用于云计算中，能够进行实时搜索，支持PB级搜索，具有稳定，可靠，快速，安装使用方便等优点。从2016年开始，使用量已经超越solr。目前京东互联网医院对医院、医生、问诊单的搜索；京东多药城b2c处方药订单的搜索等均已依赖ES进行。
本文从倒排索引、相关度分数计算、分布式架构、JavaAPI常见用法等几个方面简要解析ES底层原理及基本用法，希望给读者提供有益帮助。
2.倒排索引
2.1理解倒排索引
ES使用倒排索引的结构进行全文快速搜索，一个倒排索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个单词，有一个包含他的文档列表。本小节主要以京东互联网医院医院信息为例介绍倒排索引的存储方式及数据存储标准化规则。
如下表所示，假设文档集合中包含5个文档，左边对应文档编号，右边文档内容，我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。
文档编号 文档内容
1 {“hospitalName”:”北京大学第三附属医院”}
2 {“hospitalName”:”北京协和医院”}
3 {“hospitalName”:”解放军总医院第一附属医院”}
4 {“hospitalName”:”Peking University Third Hospital”}
5 {“hospitalName”:”Peking Union Medical College Hospital”}
（1）首先利用中、英文分词器从所有文档中提取不重复的单词，每一个单词对应有一个ID和含有这个单词的文档ID，这样可以很清晰的看出单词及对应的文档，如下表所示。
单词ID 单词 文档id
1 医院 1、2、3
2 北京 1、2
3 北京大学 1
4 第三 1
5 附属 1、3
6 协和 2
7 解放军 3
8 第一 3
9 总 3
（2）索引系统还可以记录除此之外的很多信息，下图还记录了单词频率信息（TF），即单词在每个文档中出现的次数。这个信息是用户为词条信息在搜索时，计算查询和文档相似程度（相关度分数）是一个很重要的计算因子。
单词ID 单词 文档Id:出现次数
1 医院 (1:1)、(2:1)、(3:2)
2 北京 (1:1)、(2:1)
3 北京大学 (1:1)
4 第三 (1:1)
5 附属 (1:1)、(3:1)
6 协和 (2:1)
7 解放军 (3:1)
8 第一 (3:1)
9 总 (3:1)
（3）还可以记录单词在文档中出现的位置
例如：(1,<8>,1)代表“医院”这个单词在ID为1、位置为8的文档中的出现了1次。
单词ID 单词 文档id,<位置>,出现次数
1 医院 (1,<8>,1)、(2<5>1)、(3<5,11>2)
… … …
显然，利用倒排索引，我们可以很快定位到文档，从而提高用户对词条的检索速度。
2.2标准化规则（normalization）
为解决词条检索时词条命中率问题，ES在建立倒排索引时运用标准化规则即针对存储的索引词条进行一些相关预处理再作为索引进行存储。
为了便于理解，此部分利用英文文档解释倒排索引的标准化规则。
例如：通常情况下，在搜索“Third”、“Hospital”这两个单词时候，文档4两个单词都出现了，计数为2；文档5只有“Hospital”这个单词出现了，计数为1，所以文档4命中率高，排名靠前。
Term Doc_4 Doc_5
Third 1 0
Hospital 1 1
Peking 1 1
Total 3 2
但是这样搜索就会存在下列问题：
（1）”Third”与”third” 用户认为是相同单词，但是首字母小写可能搜不到内容。
（2）“hospitals”与”hospital”有相同的词根，如果存储了”hospitals”，那么”hospital”可能检索不到 。
（3）“piking”与”beijing”为相同意思的词，”beijing”可能检索不到。
基于以上问题，ES在建立倒排索引时，会对拆分的各个单词进行相应
这篇关于ElasticSearch底层原理简析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
