通过搜索引擎进行数据查询时，搜索引擎并不是直接在数据库中进行查询，而是搜索引擎会对数据库中的数据进行一遍预处理，单独建立起一份索引结构数据。
我们可以将索引结构数据想象成是字典书籍的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。
我们在通过搜索引擎搜索时，搜索引擎将关键字在索引数据中进行快速对比查找，进而找到数据的真实存储位置。
Elasticsearch
开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。
它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。
Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
Elasticsearch 是用Java实现的。
搜索引擎在对数据构建索引时，需要进行分词处理。分词是指将一句话拆解成多个单字或词，这些字或词便是这句话的关键词。如
我在广州。
‘我’、‘在’、‘广’、‘州’、‘广州’等都可以是这句话的关键词。
Elasticsearch 不支持对中文进行分词建立索引，需要配合扩展elasticsearch-analysis-ik来实现中文分词处理。
使用Docker安装Elasticsearch及其扩展
获取镜像，可以通过网络pull
docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0