ES入门系列 — 2 Elasticsearch介绍

简单写一个ES系列，希望对NewSql、检索有兴趣的同学可以快速入手，争取在7月份完成该系列文章

ES入门系列

• ES入门系列 — 1 windows系统安装Elasticsearch
• ES入门系列 — 2 Elasticsearch介绍
• ES入门系列 — 3 走进elasticsearch
• ES入门系列 — 4 索引

搜索已经无时无刻在互联网存在，很典型的就是Google、百度之类的综合搜索，几乎作为每个普通网民还是IT从事人员，几乎每天都在和综合搜索打交道，通过搜索你可以触及你想要的信息，这是一种可以是业内最普遍的信息主动链接的方式。相比于复杂的综合搜索，还有一类就是垂直搜索（当前垂直搜索也是很复杂的）

相比综合搜索，垂直搜索从信息内容上更加专一，比如上图淘宝网的搜索，那么搜索的就是商品信息。很明显，你在上面肯定搜不到楼主的这篇博客的（或许有一天淘宝有这样诉求呢。。。当前不可能的），那么很多中小公司的垂直搜索用的就是Elasticseach实现的了（当然淘宝这样的公司在搜索引擎上是会有自己的产品支持），比如很多博客系统，你搜索时候输入文章里面的一个特定短语，可以搜到包含这个短语或近似的相关博客，之类还有UGC、PGC、电商、门户、物流、内容分发类等等系统

Elasticsearch 的用途是什么？

Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：

• 应用程序搜索
• 网站搜索
• 企业搜索
• 日志处理和分析
• 基础设施指标和容器监测
• 应用程序性能监测
• 地理空间数据分析和可视化
• 安全分析
• 业务分析

Elasticsearch 的工作原理是什么？

原始数据会从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中。数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理。

Elasticsearch 索引是什么？

Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。

Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。

在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。

为何使用 Elasticsearch？

Elasticsearch 很快。 由于 Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成的，所以在全文本搜索方面表现十分出色。Elasticsearch 同时还是一个近实时的搜索平台，这意味着从文档索引操作到文档变为可搜索状态之间的延时很短，一般只有一秒。因此，Elasticsearch 非常适用于对时间有严苛要求的用例，例如安全分析和基础设施监测。

Elasticsearch 具有分布式的本质特征。 Elasticsearch 中存储的文档分布在不同的容器中，这些容器称为分片，可以进行复制以提供数据冗余副本，以防发生硬件故障。Elasticsearch 的分布式特性使得它可以扩展至数百台（甚至数千台）服务器，并处理 PB 量级的数据。

Elasticsearch 包含一系列广泛的功能。 除了速度、可扩展性和弹性等优势以外，Elasticsearch 还有大量强大的内置功能（例如数据汇总和索引生命周期管理），可以方便用户更加高效地存储和搜索数据。

Elastic Stack 简化了数据采集、可视化和报告过程。 通过与 Beats 和 Logstash 进行集成，用户能够在向 Elasticsearch 中索引数据之前轻松地处理数据。同时，Kibana 不仅可针对 Elasticsearch 数据提供实时可视化，同时还提供 UI 以便用户快速访问应用程序性能监测 (APM)、日志和基础设施指标等数据。

OK，对Elasticsearch的介绍就到这里，对elasticsearch有个简单的认识就可以了，这东西是做搜索用的，分布式（可扩展），很快（不到1秒）、数据采集等等

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最后

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