一、什么是ElasticSearch

学习ElasticSearch之前需要知道的：

什么是搜索： 通过你输入的关键字去找到这个关键字相关的一些信息

用数据库做搜索： 通过Select从数据库中查到相应的符合的信息去返回，但是比如搜索“123”，那么“1234”也不会被搜索出来，加上模糊查询的话虽然“%123%”可以搜索到包含“123”的，但搜索“12X3”就搜索不到，所以用数据库来实现搜索，屎不太靠谱的，通常来说，性能会很差。

倒排索引：

把数据库中的一段文字分成一个个词语，然后统计每一个词语出现的id，次数多的排在前面，次数少的排在后面，建立一个这样的索引

全文检索：

搜索生化机，将搜索关键字拆为生化，机分别去倒排索引找，所以通过id把对应数据返回，这个过程就叫全文检索

Lucene：

一个jar包，里面包含了封装好的各种倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们用java开发的时候，引入luene jar，然后基于lucene进行开发即可，我们可以将已有的数据库建立索引，lucene会在版本低磁盘上，给我们组织索引的数据结构，另外，我们也可以用lucene提供的功能和api来针对磁盘上的索引数据，进行搜索

ElasticSearch：

用Lucene部署在单台机器上，如果数据量很大，在这个机器上放不下，就要用分布式，就要考虑数据丢失问题，考虑跟多台机器通信，如何高性能的建立索引，以及执行搜索，面对这种种问题，就可以考虑用ElasticSearch

 ElasticSearch的优点：

1.自动维护数据的分布到多个节点的索引的简历，还有搜索请求分布到多个节点的执行

2.自动维护数据的冗余副本，保证一些机器宕机的时候不会丢失任何的数据 

3.封装了更多的高级功能，以给我们提供更多高级的支持，让我们快速的开发应用，开发更加复杂的应用：复杂的搜索功能，聚合分析的功能，基于地理位置的搜索（距离我当前一公里内的饭店）

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

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（这就不叫近实时，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

2、Elasticsearch的适用场景

国外

（1）*，类似百度百科，牙膏，牙膏的*，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）

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，提供了数据库所不能提供的很多功能