我们使用数据库的时候，如果查询条件太复杂，则会涉及到很多问题

1、无法维护，各种嵌套查询，各种复杂的查询，想要优化都无从下手

2、效率低下，一般语句复杂了之后，比如使用or，like %,,%查询之后数据库的索引就没有办法利用到了，这个时候的搜索就会全表扫描，数据量少的时候可能性能还能接受，但是数据量大了之后性能会直线下降，速度慢的一塌胡萝卜。。

但是呢，数据库的聚集索引查询还是极快的，

所以我们可以利用这一点尝试建立一下这样的索引结构--就是把数据库里面的每一条记录作为一个键，相同记录的Id的集合作为值，这样我们查询记录的时候就可以通过记录快速定位到数据表的id，从而就可以快速查询到这条数据了如图所示

如果要搜索咪咪虾条的话，就可以带出这些value值，我们都知道key-value的查询是非常快的，所以这个耗时会很短，然后通过id来查询就会使得效率高出很多，这个思路可以用在所有字段上，但是对空间的使用会多一些，不过存储这东东还是蛮便宜的，毕竟体验才是最重要的对吧，这种就叫基本的倒排索引。

但是如果用户只搜索咪咪呢，如何能够定位到这条咪咪虾条的记录呢？

这里就涉及到了另一项比较重要的技术--中文分词

这里简要说明下中文分词：

中文分词里面有个东西必不可少，就是词库

假设我们的词库很简单，就这么几条词：1、咪咪，2、虾，3、虾条

这个时候，我们存入一条咪咪虾条，id是10000的记录的时候呢

分词就会这么干，先读第一个字，咪，然后发现没有单个的这个词，但是有一个咪咪，然后就会读取第二个字，第二个字还是咪，这个时候咪咪是一个词，然后读取第三个字，虾，发现虾是单个的一个字，词典里也有这个字，咪虾不存在，咪咪虾更加不存在，那么咪咪这个词就确定了，继续往下读，发现条，然后发现虾是一个词语，虾条也是一个词语，而现在已经读完了，所以现在分词有两种组合，虾和条，虾条，显然第一条有点扯淡，条不能作为一个词，所以就取后者，这样虾条这个词就出来了。

接着我们存入一条咪咪id 为10002的数据的时候，方法同上

然后存到搜索引擎的数据的就是这样

这个时候就有两条记录，咪咪对应的有两条记录，虾条对应一条

如果我们搜索虾条的话，10000就会被搜索出来，如果搜索咪咪的话，那10002和10000就会被搜索出来

如果我们搜索咪咪虾条的话，就会按照上面的分词逻辑将我们的搜索条件进行分词，然后分出来咪咪和虾条两个词，然后查询，再merge最终得到两个id：10000,10002

分词这块就我所理解也就这样了。

说了这么多，具体怎么做呢？其实很简单，一个插件就搞定，我用的是IK分词插件，安装简单，地址在这里，里面也有安装说明，安装完之后重启下就ok了

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
中文分词插件

目前就这么多，本人也是刚学这个，写的有什么问题欢迎指出，谢谢~

elasticsearch学习笔记-倒排索引以及中文分词