全文搜索之MySQL与ElasticSearch搜索引擎通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索 。
ElasticSearch中的写需要一秒鈡进行索引。也就是说 ， 当你对index进行update的时候，需要0.5秒到一秒钟后才能看到你的修改 。
ElasticSearch本质是搜索引擎，它通过建立反向索引的方式处理文档型数据，不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用 。MySQL是典型的关系型数据库 。
、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件 。已经成为独立的第三方工具 。
属于全文型数据库的有：Elasticsearch、Apache Solr、Sphinx、Microsoft SQL Server Full-Text Search、Oracle Text 。Elasticsearch：一个开源的分布式搜索引擎，具有强大的全文搜索、分析和实时数据处理功能 。
在项目中单独使用ES和使用ES+Mysql索引,两者哪个效率高?【es为什么比mysql快 es比mysql的优势】在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论是MyISAM和InnoDB两个存储引擎的B+Tree索引的实现方式 。
MySQL支持全文索引和搜索功能 。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引 。
es替换mysql，MySQL属于关系数据库，有些逻辑在es上不方便 。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品 。
es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache ， 如果给filesystem cache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高 。
Es实现百万级数据快速检索千万数据es配置方法有：增加max_result_window属性，该属性可以设置每个搜索请求可以返回的结果数量 。增加track_total_hits属性，该属性可以统计搜索请求返回的总结果数量 。
数据量大：查询一万条数据要从庞大的数据集中检索并返回结果 。数据量庞大，ES要进行大量的计算和遍历，导致查询时间增加 。
好 。速度 。es聚合几百万数据是专门为文本搜索而设计的，使用者可以通过简单的API查询所需文档并得到响应 。扩展 。es聚合几百万数据可以轻松地分配分布在多个节点上的数据和操作，用户可以轻松地扩展并提高性能 。
ES可以将这些数据集中存储，并提供快速的搜索和分析功能 。通过对数据建立索引，ES能够实现高效的全文搜索 ， 用户可以通过关键词快速找到所需信息 。
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