ElasticSearch之-介绍
1.2 传统数据库的应对解决方案
对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈，解决要点：
1）通过主从备份解决数据安全性问题；
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题（做成高可用）；
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果
1.3 非关系型数据库解决方案
对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似，解决要点：
1）通过副本备份保证数据安全性；
2）通过节点竞选机制解决单点问题；
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果
1.4 内存数据库解决方案
完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G 节点数=1048576/96=10922个 实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！
所以把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。 全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。 为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：
1、存储数据时按有序存储；
2、将数据和索引分离；
3、压缩数据； 这就引出了Elasticsearch
2.1Elasticsearch是什么
Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎
ES是elaticsearch简写， Elasticsearch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级别的数据。 Elasticsearch使用Java开发，在Apache许可条款下开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便
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，使得全文检索变得简单
设计用途：用于分布式全文检索，通过HTTP使用JSON进行数据索引，速度快
2.2 Lucene与Elasticsearch关系
1）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。
2）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。
2.3 Elasticsearch vs solr
1）Solr是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。
2）Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。
3）Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。
4）Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制
Elasticsearch 与 Solr 的比较总结
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二者安装都很简单
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Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能
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Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式
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Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多由第三方插件提供
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Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch
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Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用
- Solr 传统企业用得多，Elasticsearch更多是互联网企业在用
2.4.1 Cluster：集群
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。一台机器装一个ES可以，多态机器装多个ES或者一台机器装多个ES就叫ES集群。
2.4.2 Node：节点
形成集群的每个服务器称为节点。
2.4.3 Shard：分片
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。自动将每个分片放到不同的服务器上（节点）。 当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
2.4.4 Replia：副本
当数据被分片后，如果1个节点出问题了，数据就不完整，因此有了副本。比如5个G的数据切成5份分到5个节点，1号节点分1（主切片）3（副本），2号节点分2（主切片），5（副本），3号节点分3（主切片），1（副本），以此类推，如果1号节点挂了，3号节点会把1的副本作为主分片，再立马将这个主分片复制一份当做副本放到别的节点上。
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。 副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。 当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
2.4.5 全文检索
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。 全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”今日是周日我们出去玩” 可能会被分词成：“今天“，”周日“，“我们“，”出去玩“ 等token，这样当你搜索“周日” 或者 “出去玩” 都会把这句搜出来。
2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type）
3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成
4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等
2.6 ES逻辑设计（文档-->类型-->索引）
对应MySQL： 索引(数据库)------>类型(表)------>文档(一条一条的数据)
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引▷类型▷文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。
文档
之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性：
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自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含
key:value -
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的
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灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
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文档是无模式的，也就是说，字段对应值的类型可以是不限类型的。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。
类型
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢？elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整型。 但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。后面在讨论更多关于映射的东西。
索引
索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana 用来做日志收集和分析
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”，负责搜集日志放到ES中
kibana：数据可视化展示。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。
2.9 Elasticsearch特点和优势
1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。 分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化数据（mysql表结构的数据）或非结构化数据（json格式数据）。也可以运行在单台PC上（已测试）
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。
3.1 国内外优秀案例
1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。
2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。
4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。
5）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志
6）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
7）有赞ES 业务日志处理
实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。
近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。
尝试使用ES来替代传统的NoSQL，它的横向扩展机制太方便了。
应用场景：
1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器；
2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES；把原系统存储在mysql的数据，同步到ES，然后做全文检索就用ES服务器，不是直接去mysql搜索
单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。
当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差
