搜索方案，如何实现？采用什么技术和策略？
全文检索思想
全文搜索就是对文本数据的一种索引（分词索引，并非数据库索引）搜索方式。
全文搜索特点，
1.做相关度排序
2.对文本中的关键字做高亮显示
3.基于单词进行搜索
4.只关注文本，不考虑语义
使用场景，替换模糊查询。
模糊查询缺点：查询速度慢，没有相关度排序，没有文本高亮显示，没有摘要截取，搜索效果不好。
降低数据库压力，提高查询速度。
全文搜索的核心
1.创建索引（建立关键字与文本之间的关联关系。通过单词查询到句子对应的编号。）
分词-->语法处理-->去重-->排序
2.搜索索引
输入关键字-->关键字分词-->搜索得到具体编号-->通过编号获取句子-->封装对象展示到前台
全文检索的一种实现？Lucene
Lucene是全文检索的一种实现，一堆jar包。
中小应用：Lucene（也能使用ES）
大型应用：Elastic Search，Sorl
核心API
索引库中
增删改：IndexWriter
查：IndexSearcher
使用过程，下载，导入jar包，测试使用。
看视频，看思想！
Overview查看分词情况，Documents查看Doc记录，Search进行查询。
索引目录（Directory）就是存储索引文件目录的对象，里面存放索引文件。
底层的东西，是科学家研究的。有些算法，不是常人能看懂的。
分词，包括中文分词，英文分词，中英文结合分词。
一堆Api接口中，我们只需要自己需要的。
有些老外写的玩意儿，不一定很友好。
分词的时候，去除停止词，增加一些扩展词。
可以控制力度。分词的大小。
Document是一个动态列。一个Document对象可以随意的添加很多列。
需要存，需要分词，需要索引，需要查询的（标题，摘要，产品名称）
需要存，但不需要索引，不需要查询的（路径）
需要存，不需要分词，需要查询的（ID，人名，地名）
不需要存，需要分词，需要索引，需要查询（文章，大字段）
是否存储，是否索引，是否分词。（ik分词器）
Document随着数据库的改变而改变。一个Document对应一个文章或者商品信息（id，title，desc，属性，规格，分类等），或店铺信息。
先思想，后实践，再解释。从了解，到入门，到精通。
用的最多的是容错查询！模糊查询！
ES（Elastic Search）全文检索服务器
Lucene只能用Java，使用负杂。不支持集群环境（索引数据不同步）。
这个时候ES就诞生了。
大型项目都是需要集群的。
ES，实时文件存储。
可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据。
高度集成化的服务，可以通过RESTfulAPI，各种语言的客户端，甚至命令行与之交互。
ES封装了Lucene，使用变得更简单。
ES，都是http请求。Lucene都是调用API执行操作。
ES使用案例（GitHub）
重量级对手，Solr。
服务端，客户端。RESTful。（图解，剖析架构），使用json作为数据交换格式。
如何使用？
1.安装ES服务端
2.了解Restful风格
3.选择图形界面客服端
4.使用图形客户端向服务器发送各种命令
5.使用java，php客户端语言操作ES服务器，增删改查
依赖JDK1.7+
图形界面访问9200端口，代码端访问9300端口。
DSL查询与过滤
由ES提供的丰富灵活的查询语言。
DSL查询，DSL过滤。
DSL过滤是精确查询。
DSL查询是模糊查询。
通过JSON来处理复杂的查询条件。
理解知识体系，以后使用的时候，查询手册就可以了。
分词器，需要通过插件进行集成。在服务器端进行集成。（IK分词器）
文档映射机制用于进行字段类型确认（字段是什么类型，哪个分词器），将每个字段匹配为一种确定的数据类型。
字符串，数字，日期，逻辑。
对象类型，数组类型，地理位置。
如果不指定类型，它会有自己默认的类型。
自定义映射包括设置：
1.类型
2.是否可索引，可过滤
3.权重
4.格式
5.长度，大于该值的字符串将不会被索引和存储
6.是否将该值加到_all中
7.是否存储
8.索引方式，索引并分词，索引不分词，不索引
9.索引分词器，索引创建时使用的分词器，ik_smart,ik_max_word,standard
10.搜索分词器，搜索该字段的值时，传入的查询内容的分词器
自定义高于全局，全局高于默认。
最佳实践
1.配置全局动态模板映射
2.创建索引库
3.配置字段映射
4.创建、更新、删除文档
5.搜索
连接ES
创建文档索引
获取文档
更新文档