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近实时（Near Real-Time, NRT）搜索

近实时（NRT）搜索是 Elasticsearch 的核心特性之一，指的是数据在被写入到系统后，可以几乎立即被搜索和查询到。虽然它不像传统数据库那样完全实时，但它的延迟通常只在几百毫秒到一秒之间。

工作原理：

1. 写入数据：
   • 文档写入时被存储在内存缓冲区（translog）。
2. 刷新（Refresh）：
   • Elasticsearch 定期将内存中的数据刷新（默认每秒一次），将新数据写入一个称为“段”（segment）的文件中。
   • 刷新后，新数据对搜索可见。
3. 延迟原因：
   • 数据写入并非直接可搜索，而是需要等刷新完成，这导致搜索是“近实时”。

适用场景：

• 日志搜索： 需要快速查询最新日志数据。
• 实时分析： 对流式数据进行快速分析，例如异常检测。

优化方法：

• 调整 refresh_interval：
  • 默认值为 1 秒。
  • 如果不需要实时性，可以延长刷新时间以提高写入性能。
  • 示例：将索引的刷新间隔设置为 5 秒：

    PUT /my_index/_settings
    {"index": {"refresh_interval": "5s"}
    }
    

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倒排索引（Inverted Index）

倒排索引是 Elasticsearch 用来实现快速全文搜索的核心数据结构。

什么是倒排索引？

倒排索引是一种映射结构，它记录了词项（Term）与包含这些词项的文档 ID之间的关系。
与传统的正排索引（如关系型数据库的 B-Tree）不同，倒排索引更加适合快速查找包含特定关键词的文档。

倒排索引的结构：

以“倒排”表示其映射方向：

示例文档集：

Doc1: Elasticsearch is a search engine.
Doc2: Elasticsearch is fast and scalable.
Doc3: Full-text search uses inverted index.

倒排索引：

词项 (Term)	文档 (Document IDs)
a	Doc1, Doc2
Elasticsearch	Doc1, Doc2
engine	Doc1
fast	Doc2
full-text	Doc3
inverted	Doc3
scalable	Doc2
search	Doc1, Doc3
uses	Doc3

构建倒排索引的步骤：

1. 分词（Tokenization）：
   • 文本被分解为词项。例如 Elasticsearch is a search engine 被分成：[Elasticsearch, is, a, search, engine]。
2. 去停用词（Stop Words）：
   • 移除无意义的词汇（如 “is”, “a” 等）。
3. 词项映射：
   • 记录每个词项出现在哪些文档中。

优点：

• 快速全文检索： 可以高效找到包含某个或某些关键词的文档。
• 灵活性： 支持复杂查询，比如布尔查询、短语匹配、模糊搜索等。

在 Elasticsearch 中的实现：

• 每个字段都会创建一个倒排索引。
• 支持分词器（Analyzer）对文本进行预处理，例如小写化、同义词扩展。

适用场景：

• 文本内容检索，如日志分析、电子商务搜索、知识库搜索。

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NRT 搜索与倒排索引的结合：

• 倒排索引提供了快速查询的核心能力。
• NRT 搜索通过频繁刷新倒排索引，使得新数据能够快速加入搜索结果，从而实现“近实时”的体验。

这种结合使得 Elasticsearch 在海量数据的场景下既能高效写入，又能快速检索。