Elasticsearch&Echart 介绍

百度 echart 图表展现插件介绍

ECharts，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。

丰富的图表类型

ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

 

详细说明查看官网介绍：

http://echarts.baidu.com/tutorial.html

 

Elasticsearch 介绍 

 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：
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(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，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，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，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，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。

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， 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，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。
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。
不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：
1. 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
2. 分布式的实时分析搜索引擎
3. 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
而且，所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的 RESTful API  、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
上手Elasticsearch非常容易。它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
Elasticsearch在Apache 2 license下许可使用，可以免费下载、使用和修改。
随着你对Elasticsearch的理解加深，你可以根据不同的问题领域定制Elasticsearch的高级特性，这一切都是可配置的，并且配置非常灵活。 

 

使用案例：

• 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。

• 英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志，以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。

• StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合，以提供more-like-this相关问题的展现。

• GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。

• 每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。

但是Elasticsearch并不只是面向大型企业的，它还帮助了很多类似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。

Elasticsearch的优缺点:

优点

1. Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。
2. Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。
3. 处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。
4. Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。
5. 各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。

缺点

1. 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者）
2. 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API）

综上所述，Solr的架构不适合实时搜索的应用。

实际生产环境测试

下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。