Elasticsearch原理该怎么理解
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搜索是现代软件必备的一项基础功能,而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。
它可以从海量数据中快速找到相关信息,在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DBRanking 的数据库评测中,ES 在搜索引擎领域始终位列第一。
当你在 GitHub 上搜索时,Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ;当你在网上购物时,ES 可为你推荐喜欢的商品;当你下班打车回家时,ES 可以通过定位附近的乘客和司机,帮助平台优化调度。
Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析,包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。
它可以探索海量结构化、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,甚至通过使用机器学习,做到自动识别异常状况。
作为目前最流行的开源搜索引擎,ES 在全球的下载量已超过 3.5 亿次,腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米,vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。
Elasticsearch 有什么特点?
Elasticsearch 非常容易上手,具有开箱即用的特性,你可以在极短的时间内设置好开发环境,然后快速上手使用,继而在成百上千台服务器上实现 PB 级的数据处理。
虽然上手快,但要做到深入理解并高效使用,可就没那么简单了,比如:
1. 为什么我的数据查不到,明明是有的啊!
2. 什么鬼?为什么这几条数据出现在搜索结果的前几位?
3. 生产环境我需要多少台机器,索引的分片数怎么样设置才是合理的?
4. 应该关注哪些指标,才能保证集群健康高效地运行?
5. 对于日志型应用,如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本,怎样管理和优化基于时间序列的索引数据,才能提高集群的整体性能?
4. 为什么我的集群脑裂了?数据损坏后,怎样才能恢复?
其实,想要掌握 Elasticsearch,除了要理解其分布式架构的原理外,还要了解一些信息检索领域的知识和相关技巧。
给你一张 Elasticsearch 核心知识图谱,只有对每一个知识点仔细梳理并深入理解,才能解决工作中的实际问题。
如果你对 Elasticsearch 有些了解,就会发现 ES 的产品迭代速度非常快,很多老的 API 都已经被废弃不再使用,搜索到的参数配置也大多发生了变化。
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文章标题:Elasticsearch原理该怎么理解
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