市面|更多_Elasticsearch学习笔记1：Elasticsearch是什么？就是做搜索的！

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Elasticsearch&＃xff1a;弹性搜索

        Elaticsearch ,简称为es , es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(大数据时代)的数据。es也使用ava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。
        据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计,在2016年1月, ElasticSearch已超过Solr等,成为排名第一的搜索引擎类应用。

        Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用&＃xff1a;
        维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字&＃xff0c;以及输入实时搜索&＃xff08;search-asyou-type)和搜索纠错&＃xff08;did-you-mean)等搜索建议功能。
        英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈&＃xff0c;以便及时了解公众对新发表的文章的回应StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询&＃xff0c;以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
        Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
        但是Elasticsearch不仅用于大型企业&＃xff0c;它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
        Elasticsearch可以在你的笔记本上运行&＃xff0c;也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域&＃xff0c;Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是&＃xff0c;Lucene只是一个库。想要使用它&＃xff0c;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&＃xff0c;更糟糕的是&＃xff0c;Lucene非常复杂&＃xff0c;你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。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&＃xff0c;但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性&＃xff0c;从而让全文搜索变得简单。

为什么要使用ES&＃xff1f;

 https://blog.csdn.net/weixin_39819880/article/details/82083034

        Solr是Apache下的一个顶级开源项目&＃xff0c;采用Java开发&＃xff0c;它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言&＃xff0c;同时实现了可配置、可扩展&＃xff0c;并对索引、搜索性能进行了优化。
        Solr可以独立运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中&＃xff0c;Solr索引的实现方法很简单&＃xff0c;用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档&＃xff0c;Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr搜索只需要发送HTTP GET请求&＃xff0c;然后对Solr返回Xml、json等格式的查询结果进行解析&＃xff0c;组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能&＃xff0c;Solr提供了一个管理界面&＃xff0c;通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
        solr是基于lucene开发企业级搜索服务器&＃xff0c;实际上就是封装了lucene.
        Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器&＃xff0c;它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求&＃xff0c;向搜索引擎服务器提交一定格式的文件&＃xff0c;生成索引&＃xff1b;也可以通过提出查找请求&＃xff0c;并得到返回结果。

        Lucene是apache软件基金会4jakarta项目组的一个子项目&＃xff0c;是一个开放源代码的全文检索引擎工具包&＃xff0c;但它不是一个完整的全文检索引擎&＃xff0c;而是一个全文检索引擎的架构&＃xff0c;提供了完整的查询引擎和索引引擎&＃xff0c;部分文本分析引擎&＃xff08;英文与德文两种西方语言&＃xff09;。
        Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包&＃xff0c;以方便的在目标系统中实现全文检索的功能&＃xff0c;或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库&＃xff0c;由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口&＃xff0c;能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言&＃xff0c;Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库&＃xff0c;虽然与搜索引擎有关&＃xff0c;但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
        Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎&＃xff1f;
        全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎&＃xff0c;国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等&＃xff0c;国内著名的有百度&＃xff08;Baidu).它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息&＃xff08;以网页文字为主&＃xff09;而建立的数据库中&＃xff0c;检索与用户查询条件匹配的相关记录&＃xff0c;然后按一定的排列顺序将结果返回给用户&＃xff0c;因此他们是真正的搜索引擎。
从搜索结果来源的角度&＃xff0c;全文搜索引擎又可细分为两种&＃xff0c;一种是拥有自己的检索程序&＃xff08;Indexer),俗称“蜘蛛”&＃xff08;Spider)程序或“机器人”&＃xff08;Robot)程序&＃xff0c;并自建网页数据库&＃xff0c;搜索结果直接从自身的数据库中调用&＃xff0c;如上面提到的7家引擎&＃xff1b;另一种则是租用其他引擎的数据库&＃xff0c;并按自定的格式排列搜索结果&＃xff0c;如Lycos引擎。

ElasticSearch vs Solr 总结
1、es基本是开箱即用&＃xff0c;非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢&＃xff01;
2、Solr 利用 Zookeeper进行分布式管理&＃xff0c;而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。
3、Solr支持更多格式的数据&＃xff0c;比如JSON、XML、CSV,而Elasticsearch 仅支持json文件格式。
4、Solr官方提供的功能更多&＃xff0c;而Elasticsearch本身更注重于核心功能&＃xff0c;高级功能多有第三方插件提供&＃xff0c;例如图形化界面需要kibana友好支撑。
5、Solr查询快&＃xff0c;但更新索引时慢&＃xff08;即插入删除慢&＃xff09;&＃xff0c;用于电商等查询多的应用&＃xff1b;
        ·ES建立索引快&＃xff08;即查询慢&＃xff09;&＃xff0c;即实时性查询快&＃xff0c;用于facebook新浪等搜索。
        ·Solr是传统搜索应用的有力解决方案&＃xff0c;但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。
6、Solr比较成熟&＃xff0c;有一个更大&＃xff0c;更成熟的用户、开发和贡献者社区&＃xff0c;而Elasticsearch相对开发维护者较少&＃xff0c;更新太快&＃xff0c;学习使用成本较高。

注意&＃xff1a;使用es要求JDK版本是8以上

        ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stačk.其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架&＃xff0c;可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大&＃xff0c;市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es.
        Logstash是ELK的中央数据流引擎&＃xff0c;用于从不同目标&＃xff08;文件&＃xff0f;数据存储&＃xff0f;MQ)收集的不同格式数据&＃xff0c;经过过滤后支持输出到不同目的地&＃xff08;文件&＃xff0f;MQ/redis/elasticsearch/kafka等&＃xff09;。

        Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来&＃xff0c;提供实时分析的功
能.市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称&＃xff0c;但实际上ELK不仅仅适用于日志分析&＃xff0c;它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景&＃xff0c;日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。