ES-什麼是elasticsearch

前言

觀今宜鑑古，無古不成今。
在學習elasticsearch以前，咱們要知道，elasticsearch是什麼？爲何要學習elasticsearch？以及用它能幹什麼？

關於elasticsearch

如今，你還離得開搜索嗎？不管是Google仍是百度提供的搜索入口，仍是項目本身的搜索，好比QQ提供的搜索入口等等，都大大的方便了咱們的工做、生活。可是你有沒有想過——搭建屬於本身的搜索服務，應用於你的博客項目、公司項目……
不管你想不想，都要學習！由於隨着公司業務的增加，數據也爆炸性增加。對於數據的處理、日誌分析，若是還採用傳統的方法，這恐怕是災難性的。因此，咱們是時候學習一個先進的搜索引擎了。
Elasticsearch是一個基於Apache Lucene(TM)的開源搜索引擎。不管在開源仍是專有領域，Lucene能夠被認爲是迄今爲止最早進、性能最好的、功能最全的搜索引擎庫。
可是，Lucene只是一個庫。想要使用它，你必須使用Java來做爲開發語言並將其直接集成到你的應用中，更糟糕的是，Lucene很是複雜，你須要深刻了解檢索的相關知識來理解它是如何工做的。
Elasticsearch也使用Java開發並使用Lucene做爲其核心來實現全部索引和搜索的功能，可是它的目的是經過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的複雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
你覺得這些就完了？elasticsearch除了Lucene和全文搜索，咱們還能夠描述它：

• 分佈式的實時文件存儲，每一個字段都被索引並可被搜索
• 分佈式的實時分析搜索引擎
• 能夠擴展到上百臺服務器，處理PB級結構化或非結構化數據。

而且，這些功能都被集成到一個服務裏面，elasticsearch也提供的與其它語言的接口，其中包括：

• Java
• JavaScript
• Groovy
• .NET
• PHP
• Perl
• Python
• Ruby
• 以及社區貢獻的更多接口

使用咱們喜歡的語言經過RESTful API接口，訪問9200端口，就能夠與elasticsearch玩耍了。
上手elasticsearch很是容易，它提供了許多合理的缺省值，並對初學者隱藏了複雜的搜索引擎理論。它開箱即用（安裝便可使用），只需不多的學習既可在生產環境中使用。
隨着越學越深刻，還能夠利用Elasticsearch更多高級的功能，整個引擎能夠很靈活地進行配置。能夠根據自身需求來定製屬於本身的Elasticsearch。

elasticsearch的前世此生

多年前，一個叫作Shay Banon的剛結婚不久的失業開發者，因爲妻子要去倫敦學習廚師，他便跟着也去了。在他找工做的過程當中，爲了給妻子構建一個食譜的搜索引擎，他開始構建一個早期版本的Lucene。
直接基於Lucene工做會比較困難，因此Shay開始抽象Lucene代碼以便Java程序員能夠在應用中添加搜索功能。他發佈了他的第一個開源項目，叫作「Compass」。

後來Shay找到一份工做，這份工做處在高性能和內存數據網格的分佈式環境中，所以高性能的、實時的、分佈式的搜索引擎也是理所固然須要的。而後他決定重寫Compass庫使其成爲一個獨立的服務叫作Elasticsearch。
第一個公開版本出如今2010年2月，在那以後Elasticsearch已經成爲Github上最受歡迎的項目之一，代碼貢獻者超過300人。一家主營Elasticsearch的公司就此成立，他們一邊提供商業支持一邊開發新功能，不過Elasticsearch將永遠開源且對全部人可用。
Shay的妻子依舊等待着她的食譜搜索……

elasticsearch：面向文檔

咱們知道，關係型數據庫以記錄和行的形式存儲數據，可是在elasticsearch中，是以文檔的形式存儲數據。
但區別在於，文檔要比數據表的行更加靈活。由於文檔能夠是多層次的，它（文檔）鼓勵你將屬於一個邏輯實體的數據保存在同一個文檔中，而不是散落在各個表的不一樣行中。這樣查詢效率很高，由於咱們無需鏈接其餘的表，咱們學習關係型數據庫時，必定知道連表查詢（尤爲是鏈接多張表）是多麼的費時吧！
咱們將在後續文章作更多的講解。

沒有成熟的案例？

以前有人說，elasticsearch的缺點之一是沒有成熟的案例加持，那咱們就來看看elasticsearch都有哪些成熟的案例：

• 維基百科使用Elasticsearch來進行全文搜作並高亮顯示關鍵詞，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建議功能。
• 英國衛報使用Elasticsearch來處理訪客日誌，以便能將公衆對不一樣文章的反應實時地反饋給各位編輯。
• StackOverflow將全文搜索與地理位置和相關信息進行結合，以提供more-like-this相關問題的展示。
• GitHub使用Elasticsearch來檢索超過1300億行代碼，能夠參考A Whole New Code Search
• 天天，Goldman Sachs使用它來處理5TB數據的索引，還有不少投行使用它來分析股票市場的變更。

可是Elasticsearch並不僅是面向大型企業的，它還幫助了不少相似DataDog以及Klout的創業公司進行了功能的擴展。
因此，elasticsearch能夠靈活的應用於咱們的項目中。

如何學好elasticsearch

除了萬能的百度和Google 以外，咱們還有一些其餘的學習途徑：

• elasticsearch官方文檔：這個比較好點，能夠多多參考
• elasticsearch博客：這個吧，看看就行
• elasticsearch社區：社區仍是很好的
• elasticsearch視頻：包括入門視頻什麼的
• elasticsearch實戰：該書籍的質量仍是不錯的。
• elasticsearch權威指南：一樣的，這個也不錯。

最後，你必定很好奇，elasticsearch索引能處理多大的數據

一個很好地問題，不幸的是，單一索引的極限取決於存儲索引的硬件、索引的設計、如何處理數據以及你爲索引備份了多少副本。

一般來講，一個Lucene索引（也就是一個elasticsearch分片）不能處理多於21億篇文檔，或者多於2740億的惟一詞條。但達到這個極限以前，咱們可能就沒有足夠的磁盤空間了！
固然，一個分片如何很大的話，讀寫性能將會變得很是差。

扯了半天的淡，讓咱們開始一個靈活的學習之旅吧