弹性搜索与数据库的常规搜索对比？

弹性搜索是一种基于全文搜索引擎的高性能搜索解决方案，而传统的数据库搜索则是通过SQL查询进行匹配。下面是弹性搜索和数据库搜索的对比：

1. 数据结构

   • 弹性搜索使用倒排索引（Inverted Index）来存储数据，使得搜索速度非常快。
   • 数据库使用B树或哈希索引，查询速度通常比弹性搜索慢。

2. 查询语法

   • 弹性搜索使用自己的查询语法（Elasticsearch Query DSL），可以根据各种条件进行复杂的查询。
   • 数据库使用SQL查询语言，语法相对复杂，但也可以实现各种查询条件。

3. 分布式能力

   • 弹性搜索具有分布式能力，可以水平扩展，处理大量数据和高并发查询。
   • 数据库在分布式场景下通常需要进行数据分片和分区，但扩展性不如弹性搜索。

4. 数据类型支持

   • 弹性搜索支持各种数据类型，包括文本、数字、日期等，可以进行复杂的全文搜索和地理位置搜索。
   • 数据库对数据类型的支持相对有限，通常只能进行简单的文本匹配和数值比较。

5. 高亮显示

   • 弹性搜索可以对搜索结果中的关键词进行高亮显示，提高用户体验。
   • 数据库通常无法直接实现搜索结果的高亮显示，需要通过额外的处理来实现。

下面是一个使用弹性搜索进行全文搜索的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建Elasticsearch客户端连接
es = Elasticsearch()

# 创建索引
es.indices.create(index='my_index')

# 插入文档
doc = {"title": "Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine",
       "content": "It is built on top of Apache Lucene™."}
es.index(index='my_index', id=1, body=doc)

# 执行搜索
query = {"query": {"match": {"content": "search engine"}}}
result = es.search(index='my_index', body=query)

# 输出搜索结果
for hit in result['hits']['hits']:
    print(hit['_source'])

上述代码使用Python的Elasticsearch模块，首先创建一个Elasticsearch客户端连接，然后创建一个索引，并插入一个文档。接下来，使用match查询搜索包含"search engine"的文档，并输出搜索结果。

对于数据库搜索，可以使用SQL查询语句进行搜索，例如：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
query = "SELECT * FROM my_table WHERE content LIKE '%search engine%'"
result = cursor.execute(query)

# 输出搜索结果
for row in result:
    print(row)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

上述代码使用Python的sqlite3模块，首先创建一个数据库连接，并执行一个包含LIKE条件的SQL查询，搜索包含"search engine"的记录，并输出搜索结果。

以上是弹性搜索与数据库搜索的常规对比，它们各有优劣，适用于不同的场景和需求。