为什么需要学习ElasticSearch
根据DB Engine的排名显示，ElasticSearch是最受欢迎的企业级搜索引擎。
可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
所以为什么要学习ElasticSearch呢？
1、在当前软件行业中，搜索是一个软件系统或平台的基本功能， 学习ElasticSearch就可以为相应的软件打造出良好的搜索体验。
2、其次，ElasticSearch具备非常强的大数据分析能力。虽然Hadoop也可以做大数据分析，但是ElasticSearch的分析能力非常高，具备Hadoop不具备的能力。比如有时候用Hadoop分析一个结果，可能等待的时间比较长。
3、ElasticSearch可以很方便的进行使用，可以将其安装在个人的笔记本电脑，也可以在生产环境中，将其进行水平扩展。
4、国内比较大的互联网公司都在使用，比如小米、滴滴、携程等公司。另外，在腾讯云、阿里云的云平台上，也都有相应的ElasticSearch云产品可以使用。
5、在当今大数据时代，掌握近实时的搜索和分析能力，才能掌握核心竞争力，洞见未来。
# 什么是ElasticSearch
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：
- Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
- 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，为它的编辑们提供公众对于新文章的实时反馈。
- Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题和回答。
- GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。
- …
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。
ElasticSearch是基于Restful WebApi，使用Java语言开发的搜索引擎库类，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。其客户端在Java、C#、PHP、Python等许多语言中都是可用的。
# ElasticSearch的由来
ElasticSearch背后的小故事
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…
# 为什么不是直接使用Lucene
ElasticSearch是基于Lucene的，那么为什么不是直接使用Lucene呢？
Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。
但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理。Lucene 非常 复杂。
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。
然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
# ElasticSearch的主要功能及应用场景
我们在哪些场景下可以使用ES呢？
- 主要功能：
1）海量数据的分布式存储以及集群管理，达到了服务与数据的高可用以及水平扩展；
2）近实时搜索，性能卓越。对结构化、全文、地理位置等类型数据的处理；
3）海量数据的近实时分析（聚合功能）
- 应用场景：
1）网站搜索、垂直搜索、代码搜索；
2）日志管理与分析、安全指标监控、应用性能监控、Web抓取舆情分析；
# ElasticSearch的基础概念
我们还需对比结构化数据库，看看ES的基础概念，为我们后面学习作铺垫。
- Near Realtime（NRT） 近实时。数据提交索引后，立马就可以搜索到。
- Cluster 集群，一个集群由一个唯一的名字标识，默认为“elasticsearch”。集群名称非常重要，具有相同集群名的节点才会组成一个集群。集群名称可以在配置文件中指定。
- Node 节点：存储集群的数据，参与集群的索引和搜索功能。像集群有名字，节点也有自己的名称，默认在启动时会以一个随机的UUID的前七个字符作为节点的名字，你可以为其指定任意的名字。通过集群名在网络中发现同伴组成集群。一个节点也可是集群。
- Index 索引: 一个索引是一个文档的集合（等同于solr中的集合）。每个索引有唯一的名字，通过这个名字来操作它。一个集群中可以有任意多个索引。
- Type 类型：指在一个索引中，可以索引不同类型的文档，如用户数据、博客数据。从6.0.0 版本起已废弃，一个索引中只存放一类数据。
- Document 文档：被索引的一条数据，索引的基本信息单元，以JSON格式来表示。
- Shard 分片：在创建一个索引时可以指定分成多少个分片来存储。每个分片本身也是一个功能完善且独立的“索引”，可以被放置在集群的任意节点上。
- Replication 备份: 一个分片可以有多个备份（副本）
为了方便理解，作一个ES和数据库的对比
