ES版本选择：1.6.0（当时的最新版本）

系统部署：

• 该引擎以webservice的形式对外提供服务，与web系统隔离
• 如何限制访问数量
  • 引擎线程池限制同时查询数量，拒绝超量（抛异常，捕获到返回查询等待）

系统限制：

• 服务真正使用系统的用户（客户要求），
  • 查询条件大于6个字
  • 系统限制检索结果大于1000的结果进行缓存<!!!不要缓存>
  • 历史页面再次查询时，大于1000的必须优化查询条件

系统分为三部分：

• 数据预处理
• 检索系统
  • 历史缓存
• 分析系统

数据预处理：

首先数据是从国家知识产权局购买的原始数据，根据申请号分成若干级的文件夹，申请号文件夹下数据内容由xml文件、pdf、图片等文件组成

• 检索数据预处理
  • 检索数据包括：
    • 专利名称、摘要、权利要求、说明书、法律状态
    • 申请日期、公开日期、授权日期
    • 申请号、公开号、授权号
    • 分类号（外观分类、国际分类）
    • 申请人、当前专利人、发明人、代理人、代理机构
    • 申请人地址
  • 将上述字段预存入ES中，建立索引
    • 注意：
      • 文本类分词建索引（jieba分词）
      • 编号类完整建索引
      • 人名称按照逗号分隔建索引
• 分析数据预处理
  • 分析数据包括：
    • 申请日期、公开日期、授权日期
    • 法律状态
    • 分类号（外观分类、国际分类）
    • 申请人、当前专利人、发明人、代理人、代理机构
    • 申请人省市编号
  • 将上述数据预存入Redis中（检索结果大于1000的不予分析）
    • 申请号为key，hash类型存储

检索系统：

检索系统分为索引建立和搜索两部分

• 索引建立
  • 建立索引需要注意：有的字段需要分词、有的不需要、有的需要特定字符串分词（比如：多个发明人是逗号隔开的）
    • "index":"not_analyzed", //analyzed:编入索引供搜索、no:不编入索引、not_analyzed(string专有):不经分析编入索引
      • 比如每个字段选择一个分词器
        • 自带分词器包括：
          • https://blog.csdn.net/xiaomin1991222/article/details/50981874
            • keyword（不分词，内容整体作为一个token(not_analyzed)）
            • whitespace（以空格为分隔符拆分）
            • pattern（定义分隔符的正则表达式）
      • 
    • "boost":"1",    //文档中该字段的重要性，值越大表示越重要，默认1

快速查询和高级查询（二次检索，就是将第二次检索条件拼接第一次检索条件）

• 快速查询：所有字段全匹配
• 高级查询：部分字段匹配
• https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4486978.html
• ES的搜索功能强大：
  • 倒排索引的缘故（跟数据库最大的区别）；
  • 支持前模糊、后模糊，通配符查询、正则表达式查询、聚合查询、排序、范围查询等功能；
  • 支持词条查询和全文查询：
    • 全文查询首先分析（Analyze）查询字符串，使用默认的分析器分解成一系列的分词
      • 可以指定最少匹配数量
    • 词条查询是字符的完全匹配
  • match查询常用的参数
    • operator：用来控制match查询匹配词条的逻辑条件，默认值是or，如果设置为and，表示查询满足所有条件；
    • minimum_should_match：当operator参数设置为or时，
      • 该参数用来控制应该匹配的分词的最少数量；
  • 短语匹配查询
    • 必须匹配短语中的所有分词
    • 并且保证各个分词的相对位置不变
  • 布尔查询
    • must子句：文档必须匹配must查询条件；
    • should子句：文档应该匹配should子句查询的一个或多个；
    • must_not子句：文档不能匹配该查询条件；
    • filter子句：过滤器，文档必须匹配该过滤条件，跟must子句的唯一区别是，filter不影响查询的score；
  • 过滤上下文
    • 时间（范围过滤）、状态字段使用
    • 

分析系统：

• 生成20+张报表，多线程实现
• 尽管ES 也有聚合查询，排序等功能，这里考虑Es核心功能，以及处理效率，以及报表复杂度和数量较多，采用Redis，多线程自己计算