ElasticSearch(7.2.2)-为什么不⽤mysql做全⽂搜索
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简介：为什么要⽤全⽂搜索引擎，⽽不⽤mysql做全⽂搜索呢
- 前⾔
- 有⼈可能会问，为什么⼀定要⽤搜索引擎呢？我们的所有数据不是都可以放在数据库⾥吗？
- ⽽且 Mysql，Oracle，SQL Server 等数据库⾥不是也能提供查询搜索功能，直接通过数据库查询不就可以了吗？
- 确实，我们⼤部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过新建数据库索引，优化SQL等⽅式进⾏提升效率，甚⾄通过引⼊缓存⽐如redis，memcache来加快数据的返回速度。如果数据量更⼤，还可以通过分库分表来分担查询压⼒。
- 那为什么还要全⽂搜索引擎呢？我们从⼏个⻆度来说- 全⽂索引搜索很好的⽀持⾮结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索⼤量存在的任何单词⾮结构化⽂本。例如 Google，百度类的⽹站搜索，它们都是根据⽹⻚中的关键字⽣成索引，我们在搜索的时候输⼊关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有⽹⻚返回；还有常⻅的项⽬中应⽤⽇志的搜索等等。对于这些⾮结构化的数据⽂本，关系型数据库搜索不是能很好的⽀持。- 如果使⽤mysql做搜索，⽐如有个player表，这个表有user\_name这个字段，我们要查找出user\_name以james开头的球员，和含有James的球员。我们⼀般怎么做？数据量达到千万级别的时候怎么办？select * from player where user_name like 'james%';- 灵活的搜索
- 如果我们想查出名字叫james的球员，但是⽤户输⼊了jame，我们想提示他⼀些关键字
- 如果我们想查出带有"冠军"关键字的⽂章，但是⽤户输⼊了"总冠军"，我们也希望能查出来。- 索引的维护
- ⼀般传统数据库，全⽂搜索都实现的很鸡肋，因为⼀般也没⼈⽤数据库存⻓⽂本字段，因为进⾏全⽂搜索的时候需要扫描整个表，如果数据量⼤的话即使对SQL的语法进⾏优化，也是效果甚微。即使建⽴了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。
- 适合全⽂索引引擎的场景
- 搜索的数据对象是⼤量的⾮结构化的⽂本数据。
- ⽂本数据量达到数⼗万或数百万级别，甚⾄更多。
- ⽀持⼤量基于交互式⽂本的查询。
- 需求⾮常灵活的全⽂搜索查询。
- 对安全事务，⾮⽂本数据操作的需求相对较少的情况。
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