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<span class="tit">Elasticsearch</span>
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<h2 id="ysvQ9"><a name="t0"></a>1. 什么是搜索？</h2>
在日常的工作和学习中，当我们说想找查询任何的信息的时候，可能第一时间会想到上百度或者谷歌去搜索一下。比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻。但是百度和谷歌不等于搜索，他们只是我们搜索时使用的工具。
搜索，就是在任何场景下，查找你想要的信息。这个时候需要输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的信息。
对于大多数程序员而言，大家都清楚数据都是存储在数据库里面的。比如说电商网站的商品信息，招聘网站的职位信息，新闻网站的新闻信息等等。所以说，很自然的我们会考虑到去使用数据库去进行搜索，例如使用MySQL数据库进行查询。
假如我们想要购买一件男士的T恤，在购物平台上搜索『男士T恤』，那么如果直接使用关键词在数据里中模糊搜索可能是怎么样的呢？
select * from table where pruduct_name like '%男士T恤%'
我们且不考虑数据库的全文索引什么的，假如电商网站中国的商品数量只有1000万个(其实远远不止吧)，那么基本上就要查找1000万次，且每次都需要加载商品的名称字段的整段字符串，因为这种模糊查询很难使用索引来进行优化。
直接使用数据库进行搜索有几个严重的问题：
ElasticSearch是一款非常强大的、基于Lucene的开源搜索及分析引擎；它是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。
它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合。除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。
关于ElasticSearch的由来还有一个小故事：
许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。
后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。
第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。
据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…
刚有多次提到Lucene，ElasticSearch是基于Lucene的。但是Lucene仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你还需要自己使用Java将Lucene集成到自己的应用程序中。 更糟糕的是，Lucene非常复杂，对于程序员而言学习成本非常的大。而Elasticsearch也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单，通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。
根据DB Engine的排名，ElasticSearch已经称为最受欢迎的企业级搜索引擎。
海量数据的分布式存储以及集群管理
搜索引擎：百度、网站的站内搜索、IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
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
全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：搜索商品名称包含牙膏的商品。
结构化检索：搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些。
部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
对海量数据进行近实时的处理
海联数据的处理：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
近实时：在秒级别对数据进行搜索和分析