搜索：ElasticSearchvs关系型数据库

前言

我们开发应用时，本质上都是对数据的增删查改，现在我们来说一下查，一般web应用中的查都是预先定义的，会在搜索部分预先定义好搜索字段，因为基于传统关系型数据库，我们都是预先进行各方面的考虑然后来预先定义好SQL语句的，这种查询与其说是查询数据不如说是在过滤数据。

1. 先来看看传统数据库对搜索的支持。

就拿当下最流行的MySQL为例，MySQL是当下Web应用开发中最流行的关系型数据库。对此数据库了解的人很多，做项目时技术储备上不会有什么问题。包括调优等技巧，懂的人也不少。

拿电商业务来说，假设用MySQL来做搜索会遇到什么问题呢，假如一个用户要搜索某个商品，那传统搜索会做成预先设定一些搜索字段，首先对用户来说非常繁琐不方便，用户需要的是键入关键字搜索到自己需要的商品，这一点关系型数据库做不到，其次，比如用户在商品描述里键入“省电的取暖器”，如果用MySQL实现会写如下语句：SELECT * FROM goods where description like %关键词%，这样做理论上确实能匹配到一些数据，但假设商品描述里并不是这么写的，而是写成“取暖器省电”，那就匹配不到了。另外从技术上说like是全表扫描的，如果表数据量少还好说要是数据量千万级别甚至更多，那耗时是不可想象的，用户体验会非常糟糕。另外对于搜索中的分词问题更是传统关系型数据库所做不到的。

2. 再来看ElasticSearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，业内简称ES。它提供了基于RESTful 风格的全文搜索API。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前最流行的企业级搜索引擎。另外，它的分布式设计让它天生就适合用于云计算中，并能够达到准实时搜索，而且安装使用方便，还拥有稳定，可靠，快速等特性，是当下搜索技术中不二的选择。

但是ElasticSearch不支持事务，不适合做基础数据存储，加入选择ES做数据存储，则免不了出现脏数据。所以推荐使用MySQL作为数据存储，利用事务特性，可以做稳定存储。再利用ES的搜索功能来实现应用的搜索功能。

3. 如何让数据库和ES结合使用

创建的每个Elasticsearch索引都应该由符合ACID的数据存储支持。 数据库应该是基础数据来源并导入ES索引。 如果异常情况发生（节点丢失，中断或误操作 ）导致丢失了索引，您将能够完全恢复它。 一般的用法是另外的数据库比如MySQL里面有一份，然后实时同步到ES，这样一个用于键值查询，一个用于各种其他查询。 如果ES升级了之类的，比如数据结构变了，那么老版本数据可以不要，直接MySQL再导入一份到新版本，还可以恢复。 logstash的同步插件如logstash_input_jdbc 不支持同步删除操作，建议改为更新操作加标记flag，或者通过业务逻辑实现同步删除操作。

核心操作：

ES中只存储检索字段，利于快速检索、全文检索。 MySQL中存储全部字段，利用ACID事务特性保证数据准确性。 通过关联字段建立关联，比如：productId在ES和mysql中要有相同的值。 核心数据先通过ES快速获取Id（如product_id）,再通过MySQL查询出详细数据。

引申讨论：如何做关系型数据库和ES之间的数据同步。