Elasticsearch的功能,Elasticsearch的适用场景,Elasticsearch的特点(来自学习资料)

1.Elasticsearch的功能

（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎

        搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索

        数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些;新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些

        特点总结：分布式，搜索，数据分析

（2）：全文检索，结构化检索，数据分析

        全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，类似：select *  from products where product_name like "%牙膏%"

        结构化检索：我要搜索商品分类为日化用户的商品有哪些，类似：select * from products where category_id = '日化用品'

        部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐

        数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少商品，类似:select category_id,count(*) from products group by category_id

  (3)对海量数据进行近实时的处理

        分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索

        海量数据的处理：分布式以后，就可以采用大量的服务器去存储和检索数据，自然而然就可以实现海量数据的处理了。

        近实时：检索个数据要花费1小时（这就不要近实时了，离线批处理，batch-processing）;在秒级别对数据进行搜索和分析。

        

        跟分布式/海量数据相反的：Lucene，单机应用，只能在单台服务器上使用，最多只能处理单台服务器可以处理的数据量。

2.Elasticsearch的适用场景

        国外：

       （1）维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐
       （2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）
       （3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
       （4）GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码
       （5）电商网站，检索商品
       （6）日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana）

       （7）商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买。

       （8）BI系统，商业智能，Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化。

        国内：

        站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA、CRM、ERP等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）

3.Elasticsearch的特点：

     （1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
     （2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
     （3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
     （4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不不能提供的很多功能