一、简介
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口操作ES，也可以利用Java API。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
1、概念以及特点
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
2、可拓展：支持一主多从且扩容简易，只要cluster.name一致且在同一个网络中就能自动加入当前集群；本身就是开源软件，也支持很多开源的第三方插件。
3、高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。
4、采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。
5、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本：
官网：https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch
设计用途：用于分布式全文检索
技术支持：通过HTTP使用JSON进行数据索引
二、产生
1、大规模数据如何检索？
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
1）用什么数据库 ；(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase)
2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)
4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale)
5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
2、传统数据库的应对解决方案
对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：
1）通过主从备份解决数据安全性问题；
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果
3、非关系型数据库的解决方案
对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：
1）通过副本备份保证数据安全性；
2）通过节点竞选机制解决单点问题；
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果
三、ES解决方案
为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：
1、存储数据时按有序存储；
2、将数据和索引分离；
3、压缩数据；
这就引出了Elasticsearch。
ES定义
ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
Lucene与ES关系
1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
ES主要解决问题：
1）检索相关数据；
2）返回统计结果；
3）速度要快。
ES数据架构的主要概念
（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.
ES特点和优势
1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。
对比MYSQL
1、如果业务数据为结构化数据，同时不需要特别关注排名和智能分词模糊匹配查询等特性，则建议采用关系型数据库如MySQL来作为数据存储介质并使用配套搜索引擎
2、如果业务数据为非结构化数据，同时更关注排名和需要智能分词模糊匹配的特性，则建议采用非关系型数据库如ES作为数据存储介质并使用配套搜索引擎。
3、MYSQL支持事务和访问权限控制，ES不支持事务和访问权限控制
4、ES在全文搜索、分词、常规搜索、聚合统计方面性能高，ES团队不建议完全采用ES作为数据库，而是作为一个分布式搜索服务