Elasticsearch原理探索：_score计算与全文检索解析

本文主要解析了Elasticsearch中 `_score` 的计算原理，并介绍了Elasticsearch作为分布式搜索引擎的核心特点和应用场景。 在Elasticsearch中，`_score` 是每个搜索结果文档的相关性评分，它是根据查询与文档内容的匹配程度计算得出的。计算过程涉及到倒排索引和正排索引的概念。倒排索引是Elasticsearch用于快速搜索的基础，通过将每个词项关联到包含它的文档列表来实现。搜索时，系统会检查查询中的每个词项在哪些文档中出现，然后结合其他因素（如TF-IDF，词频，位置等）计算出文档的相关性分数。 正排索引，即doc values，用于排序、聚合和过滤等操作。它保存了文档字段的值，以便按特定字段对文档进行排序。例如，如果我们要根据年龄排序，由于年龄不是倒排索引的一部分，所以不能直接使用倒排索引来完成这个任务。 Elasticsearch不仅仅是Lucene库的一个简单应用，它是一个完整的分布式、实时的搜索和分析引擎，可以扩展到大量服务器上处理大规模数据。Lucene是Elasticsearch内部使用的搜索引擎库，提供了构建和搜索倒排索引的工具。全文检索是指通过对存储数据进行分词，建立倒排索引，然后将搜索词同样分词后进行匹配的过程。 Elasticsearch在StackOverflow和GitHub等场景中有广泛应用，如快速搜索问题、代码等。它的主要功能包括： 1. 分布式的搜索引擎和数据分析引擎：能够在多节点之间高效地分布和协调搜索任务，支持大规模数据的处理。 2. 全文检索：允许用户搜索包含特定文本的文档，如搜索商品名称含“牙膏”的产品。 3. 结构化检索：可以根据文档的结构化字段（如类别、ID等）进行精确匹配，如查找商品分类为“日化用品”的记录。 此外，Elasticsearch还支持实时分析，这意味着用户可以即时获取到数据分析结果，非常适合实时监控、日志分析等场景。通过其强大的分布式特性，Elasticsearch能够处理PB级别的结构化和非结构化数据，提供了高可用性和弹性扩展能力。