[ElasticSearch從入門到場景實戰]-爲何使用ElasticSearch

人生起起伏伏，有風光無限日，也有落魄失魂時，人在低谷時，惟有「熬過去，纔會贏」

前言

ElasticSearch在互聯網行業的應用愈來愈普遍，尤爲在大數據和搜索領域，隨着版本的迭代，功能也日益強大，ElasticSearch的前身是Compass，創造於2004年，在Compass的第三個版本中，創造者Shay Banon對其大部分進行了重寫，並於2010年2月發佈了Elasticsearch的第一個版本。目前市面上對於ElasticSearch的資料仍是比較少，尤爲是在一些場景下的結局方案，更是百裏挑一。本系列內容重點在於瞭解ElasticSearch的使用場景，並從入門開始講解，瞭解ElasticSearch的使用方式，和在一些場景下的解決方案。但願能幫助更多的人瞭解ElasticSearch，學習ElasticSearch，能更好的利用ElasticSearch去解決實際場景的問題。這是做者第一次寫文章，若是有不滿意或者有錯誤，還但願各位看官提出，做者會日漸努力去改善的。

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ElasticSearch介紹

ElasticSearch是一個基於Lucene庫的搜索引擎，它提供了一個分佈式多租戶能力的全文搜索引擎，同時提供了HTTP Web接口和無模式JSON文檔。ElasticSearch是使用JAVA語言開發的，客戶端在主流的Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby等其餘許多語言中都是可使用的。

ES 的搜索引擎嚴重依賴於底層的 Filesystem Cache。若是Filesystem Cache能夠分配到更多的內存，讓內存足夠去存放IDX Segment File 索引數據文件，那麼數據基本就都是在內存中存放，全部的搜索都是直接在內存中查詢，速度是很是快的。若是Filesystem Cache沒有分配到足夠的內存，數據不足以所有存放在內存中，剩下的數據就會保存在硬盤中，受限於硬盤的讀寫速度，那麼性能便會大打折扣。

ElasticSearch是一個近實時搜索引擎，爲何說是近實時？首先，咱們須要知道一個索引(index)，是由多個段(segment)組成的，新增的document會優先寫入到indexing buffer區中，而後被重寫成一個segment，以後再被寫入到Filesystem Cache，數據被寫入到Filesystem Cache中後，其實就已經能夠被打開了，但實際上，Filesystem Cache中要打開一個新的segment須要一個refresh操做，這個操做在es中默認是1秒鐘，這也是咱們爲何說es是個近實時搜索引擎的緣由。另外，數據寫入到了Filesystem Cache中並非已經結束了，數據還要進行持久化操做，在數據被寫入到Filesystem Cache中後，通過一段時間或者外部觸發，數據會執行fsync操做，對數據進行full commit寫入到硬盤中。

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ElasticSearch使用場景

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全文檢索

相似於Google搜索，百度搜索和維基百科等，對全文關鍵字進行檢索。es中提供了full-text search的查詢方式，能夠在在全文字段中搜索到最相關的文檔。例如博客，就是對全文檢索，檢索到文章相應的關鍵字，展示給用戶該文章的連接。

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用戶畫像

 經過收集用戶的行爲日誌，分析並創建用戶模型，保存在es中，並利用es強大的深刻搜索和聚合的能力，能夠更好的分析和展現用戶的行爲數據。例如推薦系統，就是利用用戶模型的用戶數據，對用戶數據交叉查詢，分析出用戶細粒度的喜愛。

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監控系統

利用es高性能查詢的特性，收集系統的監控數據，近實時展示監控數據，同時也方便用戶對監控數據進行關鍵字排查。

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日誌系統

經常使用的方案是ELK(elasticsearch+logstash+kibana)，利用logstash去收集logback的日誌信息，再經過es作存儲，最後能夠再kibana去利用es api查看和分析日誌的相關信息。

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ElasticSearch特色

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能夠搭建大型集羣，去處理PB級數據，服務於大型企業，同時也能夠單機部署，服務於小型企業

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集合了lucene的全文檢索的特色，但又具備支持分佈式技術，同時具備分析的能力，加上自身提供存儲功能，部署簡單，達到了真正開箱即用的便捷。

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擁有傳統數據庫的存儲能力，又在其基礎上加強了查詢能力，並提供各類分析，檢索的能力，能夠處理海量數據，提供了不少數據庫所沒法提供的功能

總 結

這期目前就先寫到這了，這是我第一次寫技術文章，文筆也可能不是很好，中間若是有問題或者出錯的地方，你們能夠提出來，若是有幸你看到這篇文章，但願能點個贊，在此，感謝各位支持和點贊，謝謝！

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