商品数量超千万，数据库无法使用索引
如何使用全文检索：

1. 使用lucene，在java中唯一的一个全文检索技术。是一个全文检索工具包。很少直接使用
2. Solr、Elasticsearch，都是基于Lucene的全文检索服务器。独立运行，支持集群
   实时搜索时，ES的性能更好

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat
https://elasticsearch.cn/

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-10-2
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-10-2
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-7-10-2
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/filebeat-7-10-2
https://github.com/mobz/elasticsearch-head

全文检索流程

1. 创建索引
   1 采集数据
   2 创建文档对象
   把原始文档进行封装Document对象
   其中包含多个field
   每个field可以自定义一个名称，不同的Document中可以有不同的field
   3 分析文档
   对其中需要分析的field进行分析处理
   分词：进行关键词拆分
   去除标点符号，合并相同的单词
   去除停用词
   转换大小写
   最终得到一个单词列表
   其中并不是所有的field都需要分析，例如文件的路径
   单词列表中，其中一个关键词就是一个term
   4 创建索引
   其中包含三部分内容：

   1. 索引：基于关键词（term）创建的。
   2. 文档对象：Document，第二步封装好的Document对象。
   3. 关键词和文档的对应关系

2. 查询索引
   1.用户接口 用户输入查询内容 输入可以是一个关键词，也可以是一句话
   2.封装查询条件 需要把用户输入的内容进行分词处理，得到一个单词列表 需要指定要查询的field 查询条件：field:value
   3.执行查询 在索引中根据查询条件查询对应的字段，找到对应的关键词。如果关键词在索引中存在就能查询到结果，如果不存在就没有结果。 根据关键词找到对应的文档id列表，根据文档id查询到对应的Document对象
   4.展示结果 关键词的高亮显示，分页处理，根据相关度进行排序

ElasticSearch介绍

开源的高扩展的分布式全文检索引擎
使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能
ElasticSearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档
使用JSON作为文档序列化的格式
但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性

ElasticSearch应用场景

网站搜索：关键词搜索
数据预警：第三方插件：wathcer监控数据
数据分析：使用ES存储分析海量数据(对日志的存储和分析，也是比较适合)
日志分析：ELK经典组合：ElasticSearch + logstash + kibana

elasticsearch安装

sudo chown username:username elasticsearch-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz

sudo tar zxf elasticsearch-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz

在bin目录下./elasticsearch -d 启动

ps aux|grep elastic

kill -9 xx

执行dmesg -T | tail查看最后几条内核日志，或使用journalctl -xb | egrep -i 'killed process'来搜索被杀死进程的日志。
使用top或htop命令实时监控进程的内存占用情况。特别是关注那些占用内存较大的进程，看是否有异常增长。
查看Elasticsearch的配置文件（如jvm.options），确保JVM内存设置（如-Xms和-Xmx）合理，不会超出系统可用内存的范围。

curl 127.0.0.1:9200

ifconfig

允许远程访问

vim elasticsearch.yml

network.host: 0.0.0.0

es即便是单机版，也是当作集群来处理，得知道集群中其他节点都有哪些

discovery.seed_hosts:[""]

设置vm.max_map_count 的值

ERROR: [1] bootstrap checks failed  
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

这个问题表明系统配置中 vm.max_map_count 的值太低，无法满足 Elasticsearch 的需求。vm.max_map_count 参数定义了进程可以拥有的最大虚拟内存区域数量，这对于 Elasticsearch 的正常运行至关重要，因为它需要大量的内存映射区域来管理其索引数据。

要解决这个问题，需要增加 vm.max_map_count 的值。可以按照以下步骤操作：

临时设置（重启后失效）：
打开终端，输入以下命令来临时增加 vm.max_map_count 的值：

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

永久设置（需要修改配置文件）：
编辑 /etc/sysctl.conf 文件，添加或修改以下行：

vm.max_map_count=262144

保存文件后，运行以下命令使更改生效：

sudo sysctl -p

elasticsearch-head

允许跨域

node -v

npm start

vim elasticsearch.yml

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

kibana

tar zxf kibana-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz

vim kibana.yml

server.host: "0.0.0.0"

elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

./kibana