AnyRobot对于用户的最大价值有哪些，首当其冲的肯定包括快速检索用户所需的有效日志信息。
随着用户系统越来越复杂，需要收集的日志量也呈指数型增长，经常存储的日志量达到TB级别。那么AnyRobot是如何实现在海量数
据中进行快速检索，显然离不开搜索引擎的帮助，AnyRobot底层使用的搜索引擎就是ElasticSearch。
ElasticSearch是基于 Lucene 引擎构建的开源分布式搜索分析引擎，可以提供针对 PB 数据的近实时查询，广泛用在全文检索、日志
分析、监控分析等场景。
在介绍ElasticSearch搜索原理之前，我们首先研究一个问题，ElasticSearch对比传统关系型数据库(如Mysql)，它的优势有哪些，为
什么不能使用Mysql?

Mysql数据库在大数据搜索的局限性：

MySQL 架构天生不适合海量数据查询，它只适合海量数据存储，但无法应对海量数据下各种复杂条件的查询。可能有人会想到添加
索引来提升搜索速率，避免全文检索，但是存在以下2个主要问题：

添加索引会极大增加存储成本，不可能为所有搜索场景都添加单独索引。
存在无法添加索引的场景，不可避免的触发全表扫描。

ElasticSearch的优势：

术业有专攻，海量数据查询还得用专门的搜索引擎，这其中ElasticSearch是当之无愧的王者。它主要有以下三个特点：

轻松支持各种复杂的查询条件：利用高效的倒排索引，实现任意复杂查询条件下的全文检索需求。
可扩展性强：天然支持分布式存储，支持横向扩容，轻松处理 PB 级别的结构化或非结构化数据。
高可用，容灾性能好：通过使用主备节点，以及故障的自动探测与恢复，有力地保障了高可用。

倒排索引介绍：

针对高效检索的实现，我们来重点剖析倒排索引——ElasticSearch的核心功能点。
首先什么是倒排索引，简单来说通过文档来查找关键词等数据的我们称为正排索引，返之，通过关键词来查找文档的形式我们称之为
倒排索引。例如我们目前有以下三个文档

如果要搜索fury字段，正排索引需要查找所有文档进行检索，但是使用倒排索引首先会将每个文档内容进行分词，小写化等，然后建
立每个分词与包含有此分词的文档之前的映射关系，得到类似如下映射关系

此时只需要进行一次检索即可，当然上述只是为了简要解释倒排索引原理。

AnyRobot中日志检索实现：

首先AnyRobot采用IK分词器，将一整段日志信息切分成单独词条，支持中文日志，同时采用ik_max_word模式，会将文本做最细粒
度的拆分，会穷尽各种可能的组合。

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["中文分词语"]
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "中文",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分词",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "词语",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}
在对原始日志进行分词拆分成相应的team后，如何从海量的term中查询所需数据，遍历一遍显然也是不现实的，于是乎就有了term 
dictionary。ElasticSearch为了能快速查找到 term，将所有的 term 排了一个序，用 B+树建立索引词典指向被索引的数据。但是如
果把整个 term dictionary 放在内存，内存资源肯定不足以存储，因此又引申出term index的概念。使用 "term index -> term 
dictionary -> postings list" 的倒排索引结构，通过 FST 压缩放入内存，进一步提高搜索效率。

当然以上只是AnyRobot底层使用的ElasticSearch中倒排索引的基本理论，在实际产品中，还需要进一步考虑如何压缩数据，如何实
现快速联合查询等一系列问题。产品中通过Frame of Reference技术，压缩posting list 的空间消耗。使用 Roaring Bitmap 技术
来缓存搜索结果，保证高频 filter 查询速度的同时降低存储空间消耗。
在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 
postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩 cpu 成本。
由于篇幅限制，本文就不对以上技术做具体原理讲解。

同时由于AnyRobot云原生架构，原生支持分布式，可以通过水平扩容，提升数据读写并发能力，提供更高的搜索性能




在海量日志新中快速检索所需信息，是定位问题的第一步。AnyRobot利用底层ElasticSearch作为搜索引擎，实现的百万数据量的秒
级检索，可以帮助用户快速定位关键信息，减少MTTRS。同时数据查询也是数据分析第一步，AnyRobot通过对系统海量数据查询分
析，帮助用户实现丰富的业务场景分析。