【ElasticSearch】（一）初识ES

       接触ElasticSearch一段时间了，前期调研、项目接入、数据同步、列表查询这些阶段都已经经历了，但是ES在脑海中的整体映像还是模模糊糊，做个梳理，认真地思考一下ElasticSearch中模糊的思维。

       前提：

       如图，是从github上学习到了，宏观总结阶段的流程化思考，很科学的学习习惯，我按照这个思路来总结下目前阶段我理解到的ElasticSearch.

它是什么

1.术语定义

      ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
      官网：https://www.elastic.co/products/elasticsearch 
      百度百科：https://baike.baidu.com/item/elasticsearch/3411206?fr=aladdin 

2.它的历史
      出现原因：https://www.jianshu.com/p/3d43616999d9 （一个做菜谱的故事）
      历史版本：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-upgrade.html（每个版本节点，做了哪些事情，有助于排解使用中的问题）
        
3.构架

    

      如图所示，是ES的整体架构，从下往上说：
      1.Gateway是es用于存储索引的文件系统，支持多种文件类型，如图所示。
      2.Gateway往上就是分布式的Lucene框架，ES底层的API是由这一层提供的，每个节点都有一个Lucene引擎的支持。
      3.Lucene往上是Elasticsearch的模块，包括索引模块、搜索模块、映射解析模块等。River相当于第三方插件，用来导入第三方数据源，在2.x之后不再使用。
      4.ES模块之上是Discovery、Scripting和第三方插件。Discovery是ES的节点发现模块，不同机器上的ES节点要组成集群需要消息通信，集群内部选主master都是通过Discovery来做。Scripting用来支持JavaScript、Python等多语言，可以在查询语句中嵌入。
      5.再往上是传输模块和JMX。传输模块支持Thrift、Memcached、HTTP，默认HTTP传输。JMX是java的管理框架。
      6.再往上是ES提供给用户的接口，通过RESTful API和ES集群进行交互。

4.核心概念
      1.集群
      代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

      2.节点
      一个节点是集群中的一个服务器，对于节点，最好采用被动加入的方式，不然容易产生“脑裂”现象。

      3.索引4.类型 5.文档

      这三个概念，参考与关系型DB的对比：

     

      6.分片
      es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

      7.副本
      es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。


4.应用场景
     1.站内搜索
     用在网页信息量很大的网站，百度、github、stackoverflow，全文检索的功能，方便用户快速检索数据信息。
     2.NoSQL数据库
     Elasticsearch读写性能优于MongoDB，支持地理位置查询。
     3.日志分析
     日志分析由实时日志分析平台ELK(Elasticsearch、Logstash、Kiabana)完成，能够对日志进行集中的收集、存储、搜索、分析、监控以及可视化。

5.同类常见技术
      Solr（全文搜索）对比es： https://blog.csdn.net/vv8086/article/details/74452178 
      Splunk（全文搜索、大数据搜索） 对比es：https://blog.csdn.net/github_39335046/article/details/73835390 

   

       从趋势上可见，近几年ES的排名也是越来靠前。

学习前提、依赖
       RESTful API的使用
       JSON数据结构的了解。

为什么会出现
     1.分布式
     2.全文检索
     3.近实时搜索和分析
     4.高可用
     5.模式自有
     6.RESTful API
     从这几个角度看，这似乎是es的优点，随着现在互联网项目的数据量越来越大，这恰恰是为什么es能越来越火的原因啊。

缺陷
      换了好几个负面的关键词去搜索，抛开技术实现，从选型的角度，相比较solr，没有什么缺陷。像“深度分页”这种的，完全可以在使用的时候避免，官网给了很好的解决方案：Scroll以及from/size等方法。


归纳整理并分享
      1.官网的Getting Started绝对是最快、最好的学习方式；
      2.安装时候，通过HEAD插件，或者googl浏览器的sense插件，自己敲一敲，多动手；

      elasticsearch辅助：
      1.head插件
      2.Kiabana

 

 脑图总结

 1.概述；2.应用；3.原理；4.QA