[ElasticSearch从入门到场景实战]-为何使用ElasticSearch

人生起起伏伏，有风光无限日，也有落魄失魂时，人在低谷时，惟有“熬过去，才会赢”

前言

ElasticSearch在互联网行业的应用愈来愈普遍，尤为在大数据和搜索领域，随着版本的迭代，功能也日益强大，ElasticSearch的前身是Compass，创造于2004年，在Compass的第三个版本中，创造者Shay Banon对其大部分进行了重写，并于2010年2月发布了Elasticsearch的第一个版本。目前市面上对于ElasticSearch的资料仍是比较少，尤为是在一些场景下的结局方案，更是百里挑一。本系列内容重点在于了解ElasticSearch的使用场景，并从入门开始讲解，了解ElasticSearch的使用方式，和在一些场景下的解决方案。但愿能帮助更多的人了解ElasticSearch，学习ElasticSearch，能更好的利用ElasticSearch去解决实际场景的问题。这是做者第一次写文章，若是有不满意或者有错误，还但愿各位看官提出，做者会日渐努力去改善的。

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ElasticSearch介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene库的搜索引擎，它提供了一个分布式多租户能力的全文搜索引擎，同时提供了HTTP Web接口和无模式JSON文档。ElasticSearch是使用JAVA语言开发的，客户端在主流的Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby等其余许多语言中都是可使用的。

ES 的搜索引擎严重依赖于底层的 Filesystem Cache。若是Filesystem Cache能够分配到更多的内存，让内存足够去存放IDX Segment File 索引数据文件，那么数据基本就都是在内存中存放，全部的搜索都是直接在内存中查询，速度是很是快的。若是Filesystem Cache没有分配到足够的内存，数据不足以所有存放在内存中，剩下的数据就会保存在硬盘中，受限于硬盘的读写速度，那么性能便会大打折扣。

ElasticSearch是一个近实时搜索引擎，为何说是近实时？首先，咱们须要知道一个索引(index)，是由多个段(segment)组成的，新增的document会优先写入到indexing buffer区中，而后被重写成一个segment，以后再被写入到Filesystem Cache，数据被写入到Filesystem Cache中后，其实就已经能够被打开了，但实际上，Filesystem Cache中要打开一个新的segment须要一个refresh操做，这个操做在es中默认是1秒钟，这也是咱们为何说es是个近实时搜索引擎的缘由。另外，数据写入到了Filesystem Cache中并非已经结束了，数据还要进行持久化操做，在数据被写入到Filesystem Cache中后，通过一段时间或者外部触发，数据会执行fsync操做，对数据进行full commit写入到硬盘中。

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ElasticSearch使用场景

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全文检索

相似于Google搜索，百度搜索和维基百科等，对全文关键字进行检索。es中提供了full-text search的查询方式，能够在在全文字段中搜索到最相关的文档。例如博客，就是对全文检索，检索到文章相应的关键字，展示给用户该文章的连接。

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用户画像

 经过收集用户的行为日志，分析并创建用户模型，保存在es中，并利用es强大的深刻搜索和聚合的能力，能够更好的分析和展现用户的行为数据。例如推荐系统，就是利用用户模型的用户数据，对用户数据交叉查询，分析出用户细粒度的喜爱。

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监控系统

利用es高性能查询的特性，收集系统的监控数据，近实时展示监控数据，同时也方便用户对监控数据进行关键字排查。

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日志系统

经常使用的方案是ELK(elasticsearch+logstash+kibana)，利用logstash去收集logback的日志信息，再经过es作存储，最后能够再kibana去利用es api查看和分析日志的相关信息。

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ElasticSearch特色

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能够搭建大型集群，去处理PB级数据，服务于大型企业，同时也能够单机部署，服务于小型企业

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集合了lucene的全文检索的特色，但又具备支持分布式技术，同时具备分析的能力，加上自身提供存储功能，部署简单，达到了真正开箱即用的便捷。

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拥有传统数据库的存储能力，又在其基础上加强了查询能力，并提供各类分析，检索的能力，能够处理海量数据，提供了不少数据库所没法提供的功能

总 结

这期目前就先写到这了，这是我第一次写技术文章，文笔也可能不是很好，中间若是有问题或者出错的地方，你们能够提出来，若是有幸你看到这篇文章，但愿能点个赞，在此，感谢各位支持和点赞，谢谢！

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