Elasticsearch如何告别LIKE，实现亿级数据毫秒级返回？

文章浏览阅读577次。_elasticsearch olap响应时间 Elasticsearch如何Zuo到亿级数据查询毫秒级返回? Zui新推荐文章于 2023- 反思一下。 07-25 16:30:03发布 韩韩韩_qqZui新推荐文章于 2023-07-25 16:30:03发布 阅读量577 收藏 1 点赞数 2 篇文章 0 订阅 0

前言：LIKE的无奈与性Neng的呼唤

说实话，我之前也是被LIKE坑惨了！当初项目刚起步的时候，业务简单，数据量小，用MySQL的LIKE查个东西还Neng凑合。但yin为用户越来越多， 数据像滚雪球一样越滚越大，几百万条数据还Neng忍，可是一旦超过几千万、上亿，那感觉就跟在水泥里奔跑一样…痛苦！每次搜索dou要等半天用户体验直接爆炸。geng别提那些复杂的模糊匹配了...简直就是噩梦，礼貌吗？！

为什么LIKE不行？它真的太天真了！

全表扫描的噩梦

LIKE查询Zui可怕的地方在于它的全表扫描特性。想想kan， 如guo你的表里有1亿条记录，而你用`WHERE column LIKE '%keyword%'`这样的语句去查东西，数据库只Neng一根筋地把每一条记录dou拿出来检查一下是不是包含这个关键词。这效率…简直让人崩溃。

索引失效的悲剧

开倒车。 即使你给column加了索引， 如guo你的LIKE语句是以通配符开头的，索引也会失效。主要原因是数据库不知道从哪里开始查找啊！只Neng老老实实地全表扫描了。

Elasticsearch：救星还是炒作？

听朋友说ES牛逼哄哄Neng解决这个问题,NengZuo到几百万甚至上亿的数据也Neng秒返回,我一开始是持怀疑态度的。毕竟我Yi经被各种“高性Neng”的技术坑过太多次了。