因为57个挑战中，第56个题目，就是需要做一些模糊查询，早上特意学习下了网上相关的知识，这里做一下记录。

业界模糊查询用什么工具？用什么工具可能更合适？

上面这篇文章的搜索度还挺高的，简单的来说，如果用关系型数据库做搜索，一般要用 sql "select from * where '%*‘ like 的语句，这种语句最大的问题是限制很大.----如果MySQL模糊查询将%写在左侧，这样会导致索引失效.

但很多场景，需要搜索字符串中间的某几个，（比如电商搜索，只记得中间几个字）。如果还采用传统Mysql 这种搜索引擎，因为索引失效导致全表扫描，搜索效率大大降低了。

比如下面的两段代码，第二段代码会导致全表扫描。

select * from emp where age > 15 and user_name like "张%" limit 100;select * from emp where age > 15 and user_name like "%朔%" limit 100;

fulltext 索引也要89秒，业务是没法接受的。这个时候用Elastic search 搜索的效率就好很多，同样的场景，只需要400毫秒即可满足。

mysql 和 elastic search的使用场景对比

结论是，查询场景，且对延时要求高的，毫无疑问建议选择elastic search.

2.那么Elastic search 是个怎么样的神奇盒子呢？可以参考这篇文章：

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

什么是lucene?

Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包。其实就是一个(多个)jar包，我们可以将其引入到自己的java项目中来实现全文检索，而ElasticSearch就是基于Lucene开发而来的搜索引擎。

拿ES 和 mysql 做对比，es 里面的document 相当于mysql的table, 而document 相当于row， field 相当于column；

而es 中间支持shard的概念，可以把一个表（index）拆到不同的分片（shard），不同分片放到不同的节点，并通过replicaset 来做冗余保护。

3.关于python 如何使用 ES :

参考这篇文章：

这里讲了几个概念，支持异步，支持复杂查询，支持ssl 模式交互等。

es 支持异步方式做交互，为了提高查询效率。

2.支持复杂查询DSL ，需要调用单独的接口：

简单接口模式如下图：7.0 版本

先写这么多，改天正式测试下。