ElasticSearch 入门简介

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ElasticSearch 是一款强大的、开源的、分布式的搜索与分析引擎，简称 ES，它提供了实时搜索与聚合分析两大功能。

使用 ES 可以构建可扩展的搜索应用，从而帮助我们在海量数据中，快速找到想要的内容。

elastic 的含义是灵活的，有弹性的。

1，ES 的诞生与发展

ES 是基于 Lucene 开发的一款搜索应用。

Lucene 是一个基于 Java 语言的搜索引擎库，它由 Doug Cutting 创建于 1995 年，并于 2005 年成为 Apache 顶级开源项目。

（上图为 Doug Cutting ）

Doug Cutting 就是大名鼎鼎的 Hadoop 之父。

虽然 Lucene 非常强大，但它只是一个 Java 类库，而且学习成本较高。

ES 的创始人 Shay Banon 在 2004 年，基于 Lucene 创建了一个开源项目 Compass，后于 2010 年改名为 ElasticSearch。

（上图为 Shay Banon ）

从一开始 ES 就具备了可扩展，分布式，易用的特点，ES 的这些优点使得它很快的流行开来。

Shay Banon 在 2010 年发布了 ES 的第一个版本，并于 2012 年成立了公司，来提供更加完善的产品和服务。

2015年，公司名称从 Elasticsearch 改为 Elastic。因为此时，公司的杀手级产品已经不仅仅是 Elasticsearch 了，而且还包括了 Logstash 和 Kibana，这三款应用统称为 ELK。

2018年，Elastic 在纽交所成功上市，如今的市值早已过百亿美元。

ES 的重要版本发布时间表

发布时间	版本
2010 年 2 月	第一个版本 0.4 发布
2014 年 1 月	1.0 版
2015 年 10 月	2.0 版
2016 年 10 月	5.0 版
2017 年 10 月	6.0 版
2019 年 4 月	7.0 版

关于 Elastic 产品的生命周期可参考这里。

2，ES 产品家族

Elastic 公司围绕 ElasticSearch，有着丰富的产品家族，叫作 ELK Stack，其中包含了 4 个产品：

• Kibana：用于数据可视化。
  • 由 Rashid Khan 创建，2013 年被 Elastic 收购。
• ElasticSearch：ELK Stack 的核心组件，具有数据搜索与聚合能力。
• Beats：轻量型数据采集器，基于 Golang 开发。
• Logstash：用于数据采集，支持从不同的数据源采集数据及转换数据。
  • 由 Jordan Sisel 创建于 2009 年，2013 年被 Elastic 收购。

这四款产品的层级关系如下：

3，ES 使用架构

将 ES 应用到项目中时，可以有两种架构，一种是使用 ES 作为唯一的后端；另一种是 ES 与数据库系统配合，一同作为后端。

ES 作为唯一后端

ES 作为一个现代化的搜索引擎，它本身除了拥有检索功能外，还拥有存储功能。因此，在一个不复杂的项目中，可以将 ES 作为唯一的后端来使用。

ES 与数据库系统配合

在比较复杂的项目中，ES 无法提供传统数据库的所有功能（比如事务处理），因此需要将 ES 和传统数据库来配合使用。

4，ES 的竞争对手

ES 主要有 Solr 和 Splunk 两个竞争对手。

Solr 也是基于 Lucene 的一款搜索引擎，Lucene 与 Solr 已于 2010 年合并成为 Apache 的顶级项目。

Splunk 是一个专业的数据处理平台。

目前在 DB-Engines 的搜索引擎排名中，SE、Splunk、Solr 分别位于第一、二、三名。

5，ES 的应用

ES 客户端接口

ES 支持丰富的 Clients 接口可与其进行交互，使得开发者可以用多种编程语言，多种方式进行接入。

ES 企业应用

目前你所熟知的很多应用都使用了 ES 来提供搜索功能，比如 GitHub，Wikipedia 等。

ES 云服务商

很多大的云服务商都提供了 ES 托管服务，比如谷歌，微软，亚马逊，阿里巴巴等。

6，ES 官方文档

这里是 Elastic 所有产品的学习文档。

7，总结

ES 是一款强大的搜索引擎系统，我们可以基于它为用户提供搜索功能。

ES 提供了丰富的客户端接口和 ELK Stack 产品家族供开发者使用，极大的降低了企业构建搜索服务的难度。

ELK Stack 被广泛应用于搜索、日志管理、安全分析、指标分析、业务分析、性能监控等领域。

下一节将介绍 ES 的安装及简单使用。

（本节完。）

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