Elastic Search 初探_elastic search mysql schema对比-优快云博客

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本文介绍了Elasticsearch的基础知识，包括其如何使用Lucene实现高效搜索，文档型数据库的概念，以及倒排索引的工作原理。同时，文章还列举了Elasticsearch在实际场景中的应用案例，并与Solr和Sphinx进行了比较。

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1. ES 基础知识

Elasticsearch使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，它通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

文档型数据库

倒排索引：

时间序列数据库的秘密 (2)——索引

Elasticsearch－基础介绍及索引原理分析

面向文档：

{
    "email":      "john@smith.com",
    "first_name": "John",
    "last_name":  "Smith",
    "info": {
        "bio":         "Eco-warrior and defender of the weak",
        "age":         25,
        "interests": [ "dolphins", "whales" ]
    },
    "join_date": "2014/05/01"
}

动态更新索引

1.4 ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

这里写图片描述

关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)

Elasticsearch ⇒ 索引(Index) ⇒ 类型(type) ⇒ 文档(Docments) ⇒ 字段(Fields)

使用ES的案例：

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。
3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。
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。

维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它

ES与其他搜索引擎的对比

Solr VS ES

性能对比：

performanceCompare

ES vs Solr-vs-Sphinx

OPEN SOURCE SEARCH COMPARISON

Here is a brief comparison of Elasticsearch vs. Solr vs. Sphinx:

	Elasticsearch	Solr	Sphinx
Types of Search Features	1. full-text 2. autocomplete suggestions 3. faceted 4. multifield 5. synonyms 6. fuzzy 7. geospatial	1. full-text 2. autocomplete suggestions 3. faceted 4. multifield 5. synonyms 6. fuzzy 7. highlighting 8. geospatial 9. spell checker	1. full-text 2. autocomplete suggestions 3. faceted 4. multifield 5. synonyms (called wordforms) 6. geospatial 7. highlighting (called snippets) 8. spell checker (called qsuggest)
Real Time Indexing	Yes	Yes	Yes
Performance	High	High	High
Scalability	High	High	High
Data Scheme	Schema-free∗	Yes, but dynamic∗	Yes∗
Can be storage	Yes	Yes	No
Visualization of Data	Allowed by the Elastic Stack (ES, Kibana, and Logstash)	Allowed by Banana plugin	No
Machine Learning	Yes	Yes	No