[if !supportLists]1 [endif]什么是Elasticsearch
[if !supportLists]1.1.1 [endif]基于 Apache Lucene 构建的开源搜索引擎
[if !supportLists]1.1.2 [endif]采用java编写，提供简单易用的RESTFul API
[if !supportLists]1.1.3 [endif]轻松的横向扩展，可支持PB级别的结构化和非结构化数据处理
[if !supportLists]1.2 [endif]应用场景
[if !supportLists]1.2.1 [endif]海量数据分析引擎
[if !supportLists]1.2.2 [endif]站内搜索引擎
[if !supportLists]1.2.3 [endif]数据仓库
[if !supportLists]1.3 [endif]分布式、高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析系统
[if !supportLists]1.4 [endif]什么是搜索
搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息。
[if !supportLists]1.4.1 [endif]搜索分类：
百度只是一个搜索引擎
互联网站内搜索：淘宝搜索商品
垂直搜索(站内搜索)
[if !supportLists]1.5 [endif]如果用数据库做搜索会怎么样？
数据都是存储在数据库里面的,搜索时需要对每条记录的所有文本进行扫描，扫描后和关键字进行匹配，效率低下
还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果，比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”
[if !supportLists]1.6 [endif]什么是全文检索
比如搜索生化危机，会把生化危机进行拆分为生化和危机，把存储的文本内存拆分为关键词和id （生化，1，2，3），进行匹配时直接取数据1,2,3这3条进行返回，该过程就叫全文索引。
[if !supportLists]1.6.1 [endif]什么是倒排索引
把生化危机进行拆分为生化和危机，把存储的文本内存拆分为关键词和id （生化，1，2，3），并且进行倒序排序
[if !supportLists]1.7 [endif]什么是Lucene
lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene
jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和api来针对磁盘上额
[if !supportLists]1.8 [endif]什么是Elasticsearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。包含多态es节点（分布式、节点中包含Lucene）。
[if !supportLists]1.9 [endif]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
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，select * from products where product_name like "%牙膏%"
结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，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个商品，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
海联数据的处理：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，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
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[if !supportLists]1.10 [endif]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
（9）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）
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[if !supportLists]1.11 [endif]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