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写在前面
好久没更新博客了，应届狗没办法啊╮(╯▽╰)╭为了秋招搞了小半年，从去年5月到现在搞了两段实习（京东、游戏公司），最终年前拿到一家还不错的offer，现在已经入职实习了，不出意外的话以后就在这家wlb公司长干啦~
还在奔波的兄弟们继续加油，虽然疫情解封后，情况好了一些，但是药效还在，而且主力军已经是24届的同学了，但终究会功夫不负有心人！
废话不多说，学习不能停，虽然走的很慢，但仍在前进~
之前简单学习过es，见往期博客
- ElasticSearch学习篇1_ES简介、安装使用(ES、head可视化、Kibana可视化、IK分词器)
- ElasticSearch学习篇2_Rest格式操作（索引、文档）、文档的简单操作（增、删、改、查）、复杂查询操作（排序、分页、高亮）
- ElasticSearch学习篇3_整合SpringBoot、索引、文档基本操作API练习
- ElasticSearch学习篇4_仿京东搜索案例练习
目录
- 回顾往期知识
一、回顾往期知识
1、初学者牵强理解，ES的数据表示形式与传统的关系型数据库类比，indices（相当于数据库）、types（相当于表）、fileds（相当于字段）、documents（相当于行数据），后续更新的版本可能会删除types的概念，直接一个indeices下对应documents
2、倒排索引：采用Lucene倒排作为底层，这种结构适用于快速的全文搜索。实现原理：为了创建倒排索引，首先需要将文档拆分为独立的词条tokens，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档里面。根据 待查找 key 去 排序列表查找，根据权重映射出 待查找的文档。
全文搜索的概念就是对全部的文本内容进行分析，建立索引，使之可以被搜索
传统的索引想要支持全文搜索，那么就得扫描整个内容，但是倒排索引不一样的就是 将文档中的小块内容 散列起来为各个tokens，然后将tokens和小块内容的位置 映射起来，可以达到快速定位。多个文档types（表）内容 同样适用。
待更新…