作者介紹：
李猛(ynuosoft)，Elastic-stack 産品深度使用者，ES 認證工程師，2012 年接觸 Elasticsearch，對 Elastic-Stack 開發、架構、運維等方面有深入體驗，實踐過多種 Elasticsearch 項目，最暴力的大資料分析應用，最複雜的業務系統應用；業餘為企業提供 Elastic-stack 咨詢教育訓練以及調優實施。
現狀背景
背景需求
産品資訊，資料量在幾個 TB 級以上，每種工業産品都有大量的标簽資訊，标簽資訊多數屬于數值類型，且是屬于範圍那種資料，如某安防頭盔尺寸是 L 碼，配合适合範圍55cm~65cm，對于此種資料查詢，若标簽屬性較少，還可以走傳統的資料庫索引查詢，若标簽屬性很多，則顯然很吃力。
原有方案
企業技術負責人入行IT很早，原始的技術棧組合是 Sqlserver+Clucene 組合，原始工業産品資訊存儲在資料庫中，搜尋查詢走 Clucene，有很多問題，如下：
• 自主包裝 Clucene 核心庫，架構與業務代碼深度耦合，單次需求變更都需要釋出版本，不具備穩定性
• 索引實時更新幾乎沒有，屬于離線更新，且更新一次周期很長
• Clucene 版本很舊，對于搜尋的支援還是早期分詞階段，僅支援反向索引
• 對于範圍搜尋，采用的是分詞方式實作，不能做到精确的範圍搜尋，這個是最核心迫切需要的功能
• 基于 Clucene 開發的搜尋應用 ，索引資料太大，客戶花很多精力實作分布式，且效果不理想。
技術實作
相比傳統關系型資料庫，Elasticsearch 實作的方式更加直接高效。
Range類型設定
Elasticsearch 支援多種範圍類型
• 數值類型
• 日期類型
• IP位址類型
若在關系資料庫中則每個标簽屬性需要2個字段表示範圍值。
Range資料填充
填充範圍資料，有多種表達式
• 大于，gt
• 小于，lt
• 大于等于，gte
• 小于等于，lte
Range資料查詢
查詢文法很簡單，不過查詢的關聯關系有幾種
• 相交，查詢條件的範圍與字段資料範圍有交叉，預設使用
• 包含，查詢條件的範圍值，包含字段的資料範圍值
• 反包含，與包含相反，查詢條件的範圍值包含在字段的資料範圍之内。
若在關系資料庫中查詢相交則需要2組表達式合并才可以，若多個标簽屬性同時查詢，則更複雜。
技術原理
在跟客戶企業溝通中，發現比較重要的資訊是，技術負責人對于搜尋領域的知識認知比較陳舊，Lucene 發展早已不僅僅是反向索引，已經支援了很多索引算法，且應用領域也早就突破分詞搜尋，Elastic 産品版本近年更新很快，相應的 Lucene 也一樣。
為什麼選擇 Elasticsearch 替代關系型資料庫做範圍查詢最合适呢？原因如下：
産品功能
Elasticsearch 從 2016 年引入了 BKD 樹算法，在建構索引時會依據字段類型設定不同的算法實作，無需要人工幹預，隻要設計正确的類型，如下
• 若是字元類型的，基于 Inverted Index 建構索引
• 若是數值類型，基于 BKD-Tree 建構索引
算法介紹
• Bkd-Tree 作為一種基于 K-D-B-tree 的索引結構，用來對多元度的點資料 (multi-dimensional point data) 集進行索引。關于建構 BKD-Tree 過程不在本文探讨範圍内，詳細可以查閱更專業的論文。
• 從前面客戶需求描述得到，客戶的工業産品資訊有很多範圍類型的标簽屬性，在 Elasticsearch 中，僅需要建構一個索引即可滿足高效查找，且預設是所有标簽屬性自動構造索引。
• 想想看若基于傳統關系型資料庫實作，每标簽屬性都需要至少 2 個字段，且多個标簽屬性要任意組合查詢，不能通過一個索引實作，需要建立很多索引，查詢時還必須保持最左原則；
• BKD-Tree 索引查詢效率比關系型資料庫的 BTree 更勝一籌。
結語
經驗總結
• Elastic 核心基于 Lucene，功能發展非常成熟，普通使用者沒有必要基于 Lucene 自主開發搜尋應用，隻需要關注自己的業務實作。
• 資料産品的競争更多的是産品背後實作算法的競争，對于我們來說需要經常更新自己的知識體系，選擇最合适的技術方案響應變化。
• DB 與 ES 混合應用已經成為目前潮流，Elastic 已經成為目前查詢應用标配
• ES 用的好，下班必須早
聲明：本文由原文作者“李猛”授權轉載，對未經許可擅自使用者，保留追究其法律責任的權利。
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