数据模型转换

[水灵]

  因为既有MySQL，又有ES，所以有2种异构的数据模型。需要在代码中定义2种数据模型，并且实现类型互相转换的工具类。MySQL数据VO；ES数据VO；MySQL数据VO、ES数据VO互相转换工具；业务层BO；接口DTO。

ES之所以比MySQL，能胜任多维度查询、全文检索，是因为底层数据结构不同：

• ES倒排索引：如果是全文检索字段：会先分词，然后生成 term -> document 的倒排索引，查询时也会把query分词，然后检索出相关的文档。相关度算法如TF-IDF（term frequency–inverse document frequency），取决于：词在该文档中出现的频率（TF，term frequency），越高代表越相关；以及词在所有文档中出现的频率（IDF，inverse document frequency），越高代表越不相关，相当于是一个通用的词，对相关性影响较小。

• 如果是精确值字段：则无需分词，直接把query作为一个整体的term，查询对应文档。因为文档中的所有字段，都生成了倒排索引，所以能处理多维度组合查询MySQL

• B+树：B+树的非叶子节点记录了孩子节点值的范围，而叶子节点记录了真正的一组值，并且在同一层，形成了一个有序链表.

  组合索引需要显式创建：选择需索引的字段、并且顺序是重要的，所以如果待查询的字段不在索引中，就无法高效查询，可能演变为全表扫描（对聚簇索引的叶子节点做一次遍历）
节点分为主节点、数据节点，一个节点上可以有多个分片，分片分为主分片、副本分片，1对多，主分片与副本分片分布在不同的节点，来实现高可用。
  主分片数在创建时，就需要指定，在创建后不能随意更改（如果变化，路由就会出错）；而副本分片可以增加，来提高ES集群的查询QPS路由算法：id % 主分片数，如果创建文档时不指定id，则ES会自动生成；一般会传自定义业务id