ElasticSearch的常见问题

什么是ElasticSearch

ElasticSearch是一款非常强大的、基于Lucene的开源搜索及分析引擎；它是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。

它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合：

1. Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
2. 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，为它的编辑们提供公众对于新文章的实时反馈。
3. Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题和回答。
4. GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。

除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。

ElasticSearch是基于Restful WebApi，使用Java语言开发的搜索引擎库类，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。其客户端在Java、C#、PHP、Python等许多语言中都是可用的。

ElasticSearch的特点

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，它以其可扩展性、高可靠性和易于管理的特点而广受欢迎。下面我将详细说明这些特性体现在哪些方面：

可扩展性（Scalability）

1. 分布式架构：
   Elasticsearch 通过将数据分散存储到多个节点的索引分片中来实现水平扩展和负载均衡。一个索引可以被分成多个分片（Shards），而这些分片可以分布在集群的不同节点上。

2. 节点和集群：
   当需要扩展系统时，可以简单地增加更多的节点。Elasticsearch 集群会自动重新分配分片以均衡负载和空间使用。

3. 数据分区和复制：
   每个分片可以有零或多个副本（Replicas），这些副本分布在不同的节点上，可以提供数据冗余和提高查询能力。

4. 路由和负载均衡：
   各个请求会被智能地路由到包含相关数据的分片上，这样可以平衡不同节点之间的处理压力。

高可靠性（High Availability）

1. 数据复制：
   副本分片保证了数据的高可用性。如果某个分片的主节点遇到问题，副本分片可以立即接管，保证服务的连续性。

2. 故障转移机制：
   集群中的节点可以动态加入或退出，Elasticsearch 会自动进行数据的重分布，并在节点失效时进行故障转移。

3. 持久性和恢复：
   Elasticsearch 通过将数据写入磁盘来确保其持久性，并支持自动的快照和恢复机制，用于灾难恢复。

4. 集群健康监控：
   Elasticsearch 提供了丰富的监控API来监控集群状态，并提前预防可能的问题。

管理便捷性（Ease of Management）

1. RESTful API：
   Elasticsearch 可以通过HTTP的RESTful API进行管理和维护，这使得集群管理变得更加简单明了。

2. 灵活的数据模式：
   Elasticsearch 支持无模式（schema-less）的数据输入，这意味着你可以在任何时间动态地添加新字段，而无需修改现有的数据结构。

3. 配置和调整：
   Elasticsearch 提供了一系列配置选项，使得管理员可以灵活地根据需要调整集群的行为和性能。

4. 集成和插件生态：
   Elasticsearch 有着丰富的插件生态系统，可用于监控、警报、安全性增强等，并且可以很容易地与其他系统集成（如Kibana用于数据可视化，Logstash用于数据处理）。

5. 升级和维护：
   升级Elasticsearch集群也设计得相对平滑，支持滚动升级，即一次升级一个或几个节点，而不需要中断整个集群的服务。

总之，Elasticsearch的可扩展性体现在它能够通过增加节点来水平扩展处理能力；高可靠性体现在通过副本机制和故障转移来确保数据不丢失且服务可用；管理便捷性体现在易用的API、弹性的配置和丰富的插件生态。这些特性使得Elasticsearch非常适合作为大规模、多变需求和要求高可用性的搜索和分析场景的解决方案。

为什么要学习ElasticSearch？

1. 在当前软件行业中，搜索是一个软件系统或平台的基本功能， 学习ElasticSearch就可以为相应的软件打造出良好的搜索体验。
2. 其次，ElasticSearch具备非常强的大数据分析能力。虽然Hadoop也可以做大数据分析，但是ElasticSearch的分析能力非常高，具备Hadoop不具备的能力。比如有时候用Hadoop分析一个结果，可能等待的时间比较长。
3. ElasticSearch可以很方便的进行使用，可以将其安装在个人的笔记本电脑，也可以在生产环境中，将其进行水平扩展。
4. 国内比较大的互联网公司都在使用，比如小米、滴滴、携程等公司。另外，在腾讯云、阿里云的云平台上，也都有相应的ElasticSearch云产品可以使用。
5. 在当今大数据时代，掌握近实时的搜索和分析能力，才能掌握核心竞争力，洞见未来。

ElasticSearch的主要功能及应用场景？

主要功能：

1. 海量数据的分布式存储以及集群管理，达到了服务与数据的高可用以及水平扩展；
2. 近实时搜索，性能卓越。对结构化、全文、地理位置等类型数据的处理；
3. 海量数据的近实时分析（聚合功能）

应用场景：

1. 网站搜索、垂直搜索、代码搜索；
2. 日志管理与分析、安全指标监控、应用性能监控、Web抓取舆情分析；

为什么不是直接使用Lucene？

ElasticSearch是基于Lucene的，那么为什么不是直接使用Lucene呢？

Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。

但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理。Lucene 非常 复杂。

Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单，通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：

1. 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
2. 一个分布式实时分析搜索引擎
3. 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

都有那些和Elasticsearch 媲美的搜索引擎？

1. Apache Solr

   • 基于 Apache Lucene 构建，与 Elasticsearch 类似，Solr 是一个功能强大的搜索平台，它提供了全文搜索、高亮、分面、复制、负载均衡等功能。它在某些方面比 Elasticsearch 更成熟，例如在企业环境中已经使用了很多年。

2. Amazon OpenSearch Service (以前叫做Amazon Elasticsearch Service)

   • 这是由 AWS 维护的一个 Elasticsearch 的分支版本，旨在提供与 Elasticsearch 相同的 API 兼容性，以及其他 AWS 服务的集成和一些额外功能。

3. Apache Lucene

   • Elasticsearch 和 Solr 都是基于 Lucene 的，而 Lucene 是一个高性能、全特性的搜索库，如果你想更深入地控制搜索引擎的内部工作机制，可以直接使用 Lucene。

4. Algolia

   • 是一个即插即用的搜索平台，提供了丰富的 API 和 SDK，让开发者很容易地集成到他们的网站、应用程序或移动应用中。Algolia 重点关注用户体验和开箱即用的功能。

5. Sphinx (Sphinx Search)

   • 是一个开源的全文搜索服务器，提供了出色的性能，适用于处理大量数据。它可以与 SQL 数据库和 NoSQL 数据系统集成，并且支持分布式搜索。

6. MeiliSearch

   • 是一个轻量级的、开源的搜索引擎，专注于用户体验和简化搜索设置。它易于部署和维护，并且提供了一个简洁直观的搜索经验。

7. Typesense

   • 是一个开源、轻量级的、类似于 Algolia 的搜索引擎，旨在提供快速和精准的搜索体验。它易于安装和使用，并提供了一个简化的 API。

8. Bleve

   • 是一个用 Go 语言编写的现代文本索引库，它提供了全文搜索功能，适合进行自定义的搜索系统开发。

选择哪个搜索引擎通常取决于具体的使用场景、性能要求、数据量大小、以及是否需要特定的功能。同时，团队的经验和偏好，以及和其他系统的集成情况，也会影响选择。在决策时，最好是先对每个候选的搜索引擎进行评估，确定它们是否能够满足项目的需求。

Apache Solr 和 Elasticsearch的区别？

Apache Solr 和 Elasticsearch 都是基于 Apache Lucene 构建的开源搜索引擎，它们都提供全文搜索功能、分布式搜索、索引功能以及能够横向扩展。尽管有许多相似之处，但也存在一些关键的区别：

1. 起源和社区：

   • Solr：Solr 由 CNET 网络公司创建，并于 2006 年贡献给了 Apache 软件基金会。它拥有一个成熟的社区，并且是在 Lucene 项目之后不久就推出的。
   • Elasticsearch：Elasticsearch 于 2010 年由 Shay Banon 创建并开发，较 Solr 晚出现。Elasticsearch 背后有一个公司 Elastic NV，将其作为其产品栈的核心部分。

2. 架构：

   • Solr：Solr 使用经典的主/从架构，尽管它也可以配置为使用更现代的SolrCloud模式，后者支持自动负载均衡和容错。
   • Elasticsearch：Elasticsearch 从一开始就设计为分布式系统，其核心功能包括集群分片、复制和负载均衡，具有很好的伸缩性和容错性。

3. 可扩展性和容错性：

   • Solr：SolrCloud 提供了可扩展性和容错性，但通常认为其设置和管理比 Elasticsearch 更复杂。
   • Elasticsearch：自带易于配置和使用的分片机制，因此在处理大型集群和数据量时可能更受青睐。

4. 实时搜索：

   • Solr：传统上，Solr 在处理实时搜索查询方面不如 Elasticsearch 强大，但随着近年的更新，这方面的差距已经缩小。
   • Elasticsearch：以其实时搜索功能和快速的索引速度而闻名。

5. 数据处理：

   • Solr：Solr 支持复杂的数据处理，包括丰富的文本分析、拼写检查和自动完成功能。
   • Elasticsearch：提供了构建复杂搜索功能的强大查询DSL（领域特定语言），并且与 Logstash 和 Kibana 集成良好，这些是 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈的一部分，用于日志分析和数据可视化。

6. API 和生态系统：

   • Solr：具有多种形式的API，包括 XML、JSON 和 HTTP，且有较为丰富的接口文档。
   • Elasticsearch：主要使用基于 REST 的 JSON 接口，拥有广泛的客户端库支持多种编程语言。

7. 管理和监控工具：

   • Solr：提供了一个管理界面，即 Solr Admin UI，用来管理和监控 Solr 实例。
   • Elasticsearch：使用 Kibana 作为其主要的监控工具，提供了更为丰富且用户友好的图形界面。

两者在性能和特性上都有不断的改进和更新，所以在实际选择使用哪个搜索引擎时，通常取决于特定项目的需求、现有基础设施以及团队的熟悉度。在某些情况下，两种技术也可以在同一个项目中共存，以满足不同的搜索和索引需求。