实际开发中，全文搜索引擎是怎样使用的？全文搜索引擎是数据库的外部索引，还是它本身也可以看作一个数据库？

[yodhcn]

我对"全文搜索引擎"的理解是，它本质上也是一个数据库。

例如：Elasticsearch 和 MySQL ，虽然二者在

• 存储数据的方式（关系型数据库 vs 文档型数据库）
• 索引方式（ B+树 vs 倒排索引）

上有所不同，但它们的主要功能都是存储 & 查询数据。

如果将 Elasticsearch 看作数据库，那么 Elasticsearch & MySQL 就是两个数据库。

我的疑惑是，在 Elasticsearch & MySQL 这两者搭配使用时

1. 数据是怎样存储的？
   按照是否需要模糊搜索，可以将数据库表中的字段分为两类（参与模糊搜索的字段 / 不需要模糊搜索的字段）。那么，Elasticsearch 中是只存储 "参与模糊搜索的字段" 吗？
2. 数据是怎样查询的？
   什么场景下只查询 Elasticsearch？有没有需要同时在 Elasticsearch & MySQL 中查询的场景？

例如，实现一个搜索商品的 "高级搜索" 功能，要求除了按照 "商品的名称" 这一字段模糊搜索外，同时还需要：

• 按照 "商品的卖家"（卖家-商品，一对多）筛选商品
• 按照 "商品的标签"（标签-商品，多对多）筛选商品
• 按照 "商品的销量" 排序

在这个例子里面，只有"商品的名称" 这一字段需要模糊搜索；"商品的卖家" & "商品的标签" 都是商品的 "关系"，是按照 "关系" 查找；"商品的销量" 只用来排序。

请问各位老哥，在这种场景下，数据该怎样在 Elasticsearch & MySQL 这两者间存储 & 查询？

[jhdxr]

1. 如果我没有记错，ES 不推荐将自己当做首要存储（ primary storage ，怎么翻比较好？。。。）。换言之，你最好保证在 ES 里的数据全丢了以后，你依然能够有别的来源重建它。
2. 倒排索引只是针对文本的检索，ES 也可以处理别的，比如数字、地理位置、向量等。（做没做好另说）
3. 你可以将在查询条件中会用到的数据全部导入 ES ，用它完成搜索拿到主键然后回 DB 去拿完整数据

[lower]

除了处理比较复杂的检索外，我觉得用于解决 db 分库分表后还想联合查的问题，应该挺有用处……

[tisswb]

数据首先需要写入 mysql ，然后通过管道触发进入 es 索引，各有各的强项与优势，以前做舆情项目的时候搞过。

[Saxton]

正好我做过这个业务，可以来回答回答

首先你要搞清楚 ES 和传统 DB 的区别，ES 一般只做检索，光没有事务这点就足以了
第二你要知道你想拿 ES 来做什么

我目前的做法是 ES 只做检索，只要系统上涉及到复杂检索的全部走 ES ，数据在写入时，热点数据同步写入 ES ，冷数据异步写入
ES 数据冗余为宽表数据，监听 binlog 来实现对冗余的字段进行更新。

[Saxton]

在 ES 中数据都是扁平的，没有关系的，ES 更喜欢扁平化的数据