一、正排索引和倒排索引

1、ES采用倒排索引

1）文档(document)：每条数据就是一个文档，在mysql中一个文档就是一条数据，在网页中，一个文档就是一个网页

2）词条(term)：文档按照语义分成的词语（中文的话按照中文的词分、英语按照英文分）

3）存储过程：将文档从第一行开始，一行一行的进行分词，存成两个字段：词条和文档id，出现过的词条只要追加文档id即可。词条是唯一的，绝对不会重复，然后为词条创建索引。

4）查询过程：搜索华为手机，先对用户输入的内容进行分词，拿着词条去倒排索引中进行查询，因为所有的词条都已经建立索引，所以查询速度很快。查询"华为"得到文档id2和3，查询手机得到文档id1和2，因此可知道2号文档两个词条都包含。1和3文档只包含一个词。之后拿着id去查询文档。将文档放到结果集中。

查询一共进行了两次检索：第一次根据用户输入的词条去词条列表找到对应的文档id，第二次拿着文档id找文档。但每次都经过索引进行查询，查询效率比较高。

5）正向索引与倒排索引

正向索引一行一行的从上到下遍历文档，通过文档中找词。

倒排索引先找到词条对应的id，再去找文档，是通过词找文档。

二、ES和MySQL的对比

1、格式不同：ES的每行数据以json串的格式进行存储。

2、索引(index)：相同类型的文档的集合。相当于MySQL中的表。

3、映射(mapping)：索引中文档的字段约束信息，类似表中字段和字段的数据类型。

4、MySQL和ES的对比

参考Mac Docker安装es、kibana、IK_右京先生的博客-CSDN博客

修改es版本为7.12.1

ES容器id:d766bcdea0cbce04f80525207160233eeabdee723a2b7f719f6afd5487a2591c

"IPAddress": "172.17.0.2"

docker pull elasticsearch:7.12.1 这个已经运行了

docker pull kibana:7.6.2 这个还没运行要看一下黑马的版本

https://www.bilibili.com/video/BV1b8411Z7w5?p=5

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