ElasticSearch(七)：ES查询速度为什么那么快

介绍给大家一个开源SpringCloud项目。整合了大部分开源中间件，详情信息可以查看文档：
spring cloud开源组件开发

另外自己以后博客所讲解的代码内容，都会我的Git上同步（GitHub同步）GIT地址

ES使用的数据结构是倒排索引，在对搜索内容进行分词的时候，会根据搜索内容分词结果在对于的索引项里查询那些索引项包含这些分割的搜索词，之后可以直接获取索引项（Term Index）对应的索引ID来获取索引的内容。

比较ES和Mysql

Mysql索引默认使用的数据结构是B+树，B+树相对散列表（Hash）来说，在范围查询的时候，散列表并不支持。散列表的优点在与查询单个数据的时候直接get查询的，通过计算hash(key)得到索引下表，对于插入一条数据的话，执行效率为O(1)
而B+树的查询效率和树的高度有关，可以通过把二叉树变为三叉树，这样树的高度就会下降很多，这样查询数据时的 IO 次数自然也会降低，同时查询效率也会提高许多。
我们在使用Mysql模糊查询的时候，比如查询name是以张三开头的人员信息，我们的查询sql是这样的

select * from table where name li