elasticsearch使用场景_Elasticsearch功能、适用场景及特点

因为工作关系学习使用了ElasticSearch，将该过程中的一些心得和笔记也记录在这个专栏，和Spark一起更新，之后会加入Hive，Hadoop，kafka，Neo4j图数据库等，主要是记录监督一下自己。

Elasticsearch的脑图如下：

本篇作为Elasticsearch（后文简称es），介绍一下es的功能、适用场景及特点

1、Elasticsearch的功能

（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎

（2）全文检索，结构化检索，数据分析

（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联数据的处理：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（这就不要近实时，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）维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐

（2）The Guardian（国外新闻网站），用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据，数据分析

（3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛）

（4）GitHub（开源代码管理）

（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

（8）BI系统，商业智能，Business Intelligence。

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，提供了数据库所不不能提供的很多功能

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