ElasticSearch-01-简单认识ElasticSearch

简单认识Elasticsearch

在最初接触到Elasticsearch的时候是公司需要使用到用户的一些日志的统计，
再到后来会用在用户搜索行为的打分与推荐；可以说ElasticSearch对于开发的使用，运维的维护都有着很好的支持。

1、搜索

平常我们在Google上进行问题的搜索查询；AppStore，安卓市场中的输入关键字找到心仪的软件；钉钉的搜索公司人名；开发软件中搜索对应的信息等等许多场景下都是搜索，只是最后的承接持久化不一样，MySQL，Elasticsearch，Redis，Odps，Hive，Hbase等等，最终的目的是希望可以找到与关键字表征上更加一致，意义更加相近的信息。

2、数据库

MySQL是我们最长使用到的存储介质，优秀的性能，很好的社区与完善的文档，使得使用很方便；在我们进行搜索的时候数据库可以进行一些简单的 模糊匹配，但是如果存储的信息较多，假定一篇博文存储在数据库的一列中（该方式不一定好，只做假设），如果我们通过某个关键字搜索到某一篇博文，那么需要对于数据库中所有的文本进行扫描匹配，是否包含对应的而关键字；

所以如果利用数据库的形式在进行搜索通常来看，性能并不会很好；

3、Lucene

关于Lucene的介绍可以参考博文
1）Lucene全文搜索原理与使用 ：https://blog.csdn.net/yangqian201175/article/details/51462413
2）Lucene参与项目持久层中对于索引库的增删：https://blog.csdn.net/yangqian201175/article/details/51478109

4、ElasticSearch

Lucene的使用和查询可以基本满足一些简单的需求，但是如果数据量很大的话呢，超过了垂直扩容的极限，就需要考虑使用多台机器进行数据的存储，管理，搜索，那么如果需要自己进行实现的话，就需要考虑诸多问题，比如数据如何均匀的分配，数据如何可以更快的查询，索引的CRUD，如果保证整个系统的高可用性；

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Elasticsearch就很好的帮助我们解决了上述问题；

1. ElasticSearch可以自动维护数据的分布，当我们建立索引后，可以根据设置进行主分片以及副分片的设置，并且可以将搜索请求分布到多个节点执行；
2. 自动维护上述所说的副本，可以保证在主分片数与副分片数设置合理的情况下，当机器发生宕机的时候，副分片可以升级为主分片，保证数据的不丢失；
3. 并且提供了比如聚合分析，地理位置搜索等高级功能；
4. 开箱即用的，非常简单，运维在进行集群的部署与维护上很方便，有着完善的社区和官方文档可以咨询与查看。

5、ElasticSearch使用场景简单介绍

（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的正向性与负面性；
（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；
（8）BI系统，商业智能，Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI数据分析，ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化等等。

上述五点仅仅是大致上的简单认识Elasticsearch可以做一些什么事儿，可以帮助我们完成哪些工作。