用資料庫做搜尋並不好，主要問題
每次搜尋都要對記錄的一長條內容進行掃瞄
like %關鍵字% 不能使用到索引
不能將搜尋詞拆分開來，很難實現部分匹配，比如杭州醫療保險，如果搜尋杭州保險，就搜尋不到
同義詞的實現也比較複雜
要給表中新增一些column，必須用複雜的修改表結構的語法去執行。而且可能對系統**還有一定的影響。
lucene解決了上述的問題
但是其也存在問題
lucene是部署在單台機器上的，假設磁碟有500個g的空間，如果我們資料量很大，有乙個t的資料量，lucene放不下怎麼辦？
放在多台裝置上，分布式，散落在多台機器上。如電商**前端搜尋功能，與多台機器通訊的過程，以及資料的管理，都非常麻煩。另外，保證資料不丟失，系統的高可用性上也存在很大的挑戰。
這個過程如果我們自己來實現，很麻煩。
在這種情況下elastic search應運而生。每個es節點都封裝了lucene，多個es暴露出乙個統一的位址。elastic search給我們進行管理多台裝置。還實現了副本、故障恢復等機制及效能優化。
所以，elastic search是分布式、近實時、可伸縮的搜尋引擎和資料分析引擎
也可以把es當成了乙個nosql儲存引擎，乙個可以儲存文件型別資料的儲存系統，操作裡面的document。
資料庫核心概念
elastic search核心概念
table
index(type)
rowdocument
column
field
schema
sqldsl
sql操作
es操作
like
match query
where
term filter
interms filter多值搜尋
match query 或者 should， 加上 and operator 或者 minimum_should_match
between
range filter
order by
sort 語句
group by
bucket
聚合操作
metric
sql: and or not
es: bool, must, should, must_not, query+operator(and, or)
傳統關係型資料庫和elasticsearch區別
rdbms - 事務性 / join
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