ElasticSearch是什么
Elastic Stack的核心：Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为Elastic Stack的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
The Elastic Stack，包括Elasticsearch、Kibana、Beats和Logstash（也称为ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。
Elaticsearch，简称为ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。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。
全文搜索引擎
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。
一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对SQL的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于insert和update操作都会重新构建索引。
基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差的：
- 搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据
- 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多
- 支持大量基于交互式文本的查询
- 需求非常灵活的全文搜索查询
- 对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足
- 对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。
为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题，我们就需要专业，健壮，强大的全文搜索引擎。这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
ElasticSearch And Solr
Lucene是Apache软件基金会Jakarta项目组的一个子项目，提供了一个简单却强大的应用程式接口，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，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。
但Lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来进行应用。
目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款：Elasticsearch和Solr，这两款都是基于Lucene搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作修改、添加、保存、查询等等都十分类似。
在使用过程中，一般都会将Elasticsearch和Solr这两个软件对比，然后进行选型。这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。它们都是围绕核心底层搜索库Lucene构建的但它们又是不同的。像所有东西一样，每个都有其优点和缺点：
| 特征 | Solr/SolrCloud | ElasticSearch |
|---|---|---|
| 社区和开发者 | Apache软件基金和社区支持 | 单一商业实体及其员工 |
| 节点发现 | Apache ZooKeeper，在大量项目中成熟且经过实战测试 | Zen内置于ElasticSearch本身，需要专用的主节点才能进行分裂脑保护 |
| 碎片放置 | 本质上是静态，需要手动工作来迁移分片，从Solr 7开始，Autoscaling API允许一些动态操作 | 动态，可以根据集群状态按需移动分片 |
| 高速缓存 | 全局，每个段更改无效 | 每段，更适合动态更改数据 |
| 分析引擎性能 | 非常适合精确计算的静态数据 | 结果的准确性取决于数据放置 |
| 全文搜索功能 | 基于Lucene的语言分析，多建议，拼写检查，丰富的高亮显示支持 | 基于Lucene的语言分析，单一建议API实现，高亮显示重新计算 |
| DevOps支持 | 尚未完全，但即将到来 | 非常好的API |
| 非平面数据处理 | 嵌套文档和父子支持 | 嵌套和对象类型的自然支持允许几乎无限的嵌套和父子支持 |
| 查询DSL | JSON（有限），XML（有限）或URL参数 | JSON |
| 索引/收集领导控制 | 领导者安置控制和领导者重新平衡甚至可以节点上的负载 | 不可能 |
| 机器学习 | 内置-在流聚合之上，专注于逻辑回归和学习排名贡献模块 | 商业功能，专注于异常和异常值以及时间序列数据 |
ElasticSearch Or Solr
Elasticsearch和Solr都是开源搜索引擎，那么我们在使用时该如何选择呢？文章来源：https://uudwc.com/A/mavw
- Google搜索趋势结果表明，与Solr相比，Elasticsearch具有很大的吸引力，但这并不意味着Apache Solr已经死亡。虽然有些人可能不这么认为，但Solr仍然是最受欢迎的搜索引擎之一，拥有强大的社区和开源支持
- 与Solr相比，Elasticsearch易于安装且非常轻巧。此外，你可以在几分钟内安装并运行Elasticsearch。但是，如果Elasticsearch管理不当，这种易于部署和使用可能会成为一个问题。基于 JSON 的配置很简单，但如果要为文件中的每个配置指定注释，那么它不适合您。总的来说，如果你的应用使用的是JSON，那么Elasticsearch是一个更好的选择。否则，请使用Solr，因为它的schema.xml和solrconfig.xml都有很好的文档记录
- Solr拥有更大，更成熟的用户，开发者和贡献者社区。ES虽拥有的规模较小但活跃的用户社区以及不断增长的贡献者社区。Solr贡献者和提交者来自许多不同的组织，而Elasticsearch提交者来自单个公司
- Solr更成熟，但ES增长迅速，更稳定
- Solr是一个非常有据可查的产品，具有清晰的示例和API用例场景。Elasticsearch的文档组织良好，但它缺乏好的示例和清晰的配置说明。
那么，到底是 Solr 还是 Elasticsearch？
有时很难找到明确的答案。无论您选择Solr还是Elasticsearch，首先需要了解正确的用例和未来需求。总结他们的每个属性。文章来源地址https://uudwc.com/A/mavw
- 由于易于使用，Elasticsearch在新开发者中更受欢迎。一个下载和一个命令就可以启动一切
- 如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，Elasticsearch是更好的选择
- 如果需要分布式索引，则需要选择Elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和以及性能分布式环境，Elasticsearch是更好的选择
- Elasticsearch在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在Elasticsearch中索引它们的日志以使其可搜索
- 如果你喜欢监控和指标，那么请使用Elasticsearch，因为相对于Solr，Elasticsearch 暴露了更多的关键指标
ElasticSearch应用案例
- GitHub：2013年初，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”
- 维基百科：启动以Elasticsearch为基础的核心搜索架构
- 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
- 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
- 新浪：使用Elasticsearch分析处理32亿条实时日志
- 阿里：使用Elasticsearch构建日志采集和分析体系
- Stack Overflow：解决Bug问题的网站，全英文，编程人员交流的网站
