一、ElasticSearch 介绍
官网链接
1、简介
ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch 能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
2、特性
存储：分布式的文档存储引擎，支持PB级数据。
查询和分析：分布式的搜索引擎和分析引擎。
可扩展：支持一主多从且扩容简易，只要cluster.name一致且在同一个网络中就能自动加入当前集群；也支持很多开源的第三方插件，如分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。
高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。
RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。
数据类型丰富：数字、文本、地理位置、结构化、非结构化等。
3、使用场景
搜索领域：如百度、谷歌，全文检索等。
门户网站：访问统计、文章点赞、留言评论等。
广告推广：记录员工行为数据、消费趋势、员工群体进行定制推广等。
信息采集：记录应用的埋点数据、访问日志数据等，方便大数据进行分析。
二、ElasticSearch 基础概念
1、ElaticSearch 和 DB 的关系
在 Elasticsearch 中，文档归属于一种类型 type，而这些类型存在于索引 index 中，我们可以列一些简单的不同点，来类比传统关系型数据库：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch 集群可以包含多个索引 indices，每一个索引可以包含多个类型 types，每一个类型包含多个文档 documents，然后每个文档包含多个字段 Fields。而在 DB 中可以有多个数据库 Databases，每个库中可以有多张表 Tables，没个表中又包含多行Rows，每行包含多列Columns。
2、索引
索引基本概念（indices）：
索引是含义相同属性的文档集合，是 ElasticSearch 的一个逻辑存储，可以理解为关系型数据库中的数据库，ElasticSearch 可以把索引数据存放到一台服务器上，也可以 sharding 后存到多台服务器上，每个索引有一个或多个分片，每个分片可以有多个副本。
索引类型（index_type）：
索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。在 ElasticSearch 中，一个索引对象可以存储多个不同用途的对象，通过索引类型可以区分单个索引中的不同对象，可以理解为关系型数据库中的表。每个索引类型可以有不同的结构，但是不同的索引类型不能为相同的属性设置不同的类型。
3、文档
文档（document）：
文档是可以被索引的基本数据单位。存储在 ElasticSearch 中的主要实体叫文档 document，可以理解为关系型数据库中表的一行记录。每个文档由多个字段构成，ElasticSearch 是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一的标识符。
4、映射
映射（mapping）:
ElasticSearch 的 Mapping 非常类似于静态语言中的数据类型：声明一个变量为 int 类型的变量，以后这个变量都只能存储 int 类型的数据。同样的，一个 number 类型的 mapping 字段只能存储 number 类型的数据。
同语言的数据类型相比，Mapping 还有一些其他的含义，Mapping 不仅告诉 ElasticSearch 一个 Field 中是什么类型的值， 它还告诉 ElasticSearch 如何索引数据以及数据是否能被搜索到。
ElaticSearch 默认是动态创建索引和索引类型的 Mapping 的。这就相当于无需定义 Solr 中的 Schema，无需指定各个字段的索引规则就可以索引文件，很方便。但有时方便就代表着不灵活。比如，ElasticSearch 默认一个字段是要做分词的，但我们有时要搜索匹配整个字段却不行。如有统计工作要记录每个城市出现的次数。对于 name 字段，若记录 new york 文本，ElasticSearch 可能会把它拆分成 new 和 york 这两个词，分别计算这个两个单词的次数，而不是我们期望的 new york。
以下笔记来源：
原文连接：ES基本介绍
作者：槐月十九
ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）
（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（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。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.
三、ELK是什么？
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”
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。
参考资料：
- ElasticSearch参考手册：学习 DSL查询语法，包括查找（query）、过滤（filter）和聚合（aggs）等。
- ElasticSearch中文文档
- Logstash参考手册：学习数据导入，包括输入（input）、过滤（filter）和输出（ output）等，主要是filter中如何对复杂文本 进行拆分和类型 转化。
- Logstash 最佳实践
- Kibana参考手册：使用Kibana提供的前端界面对数据进行快速展示，主要是对Visulize 模块的使用。
四、ES性能
性能结果展示
（1）硬件配置：
CPU 16核 AuthenticAMD
内存 总量：32GB
硬盘 总量：500GB 非SSD
（2）在上述硬件指标的基础上测试性能如下：
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每个文档大小：40B/docs）
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）
3）构建索引大小： 3.30111 GB
4）总写入量： 20.2123 GB
5）测试总耗时： 28m 54s.
性能esrally工具（推荐）
使用参考：http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52155481
五、为什么要用ES？
ES国内外使用优秀案例
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。
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。
我们也需要
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。
【知乎：热酷架构师潘飞】ES在某些场景下替代传统DB
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。
由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。
如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。
ES的应用场景是怎样的？
通常我们面临问题有两个：
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。
以上两种架构的使用，以下链接进行详细阐述。
http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52227541
一线公司ES使用场景
1）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志 http://dockone.io/article/505
2）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系 http://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html
3）有赞ES 业务日志处理 http://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/
4）ES实现站内搜索 http://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html
六. 如何部署ES？
ES部署（无需安装）
1）零配置，开箱即用
2）没有繁琐的安装配置
3）java版本要求：最低1.7
[root@laoyang config_lhy]# echo $JAVA_HOME
/opt/jdk1.8.0_91
4）下载地址：
https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.zip
5）启动
cd /usr/local/elasticsearch-2.3.5
./bin/elasticsearch
bin/elasticsearch -d(后台运行)
ES必要的插件
必要的Head、kibana、IK（中文分词）、graph等插件的详细安装和使用。
http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html
ES windows下一键安装
自写bat脚本实现windows下一键安装。
1）一键安装ES及必要插件（head、kibana、IK、logstash等）
2）安装后以服务形式运行ES。
3）比自己摸索安装节省至少2小时时间，效率非常高。
脚本说明：
http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51900235
七、ES对外接口（开发人员关注）
1）JAVA API接口
http://www.ibm.com/developerworks/library/j-use-elasticsearch-java-apps/index.html
2）RESTful API接口
常见的增、删、改、查操作实现：
http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51931981
八、ES遇到问题怎么办？
1）国外：https://discuss.elastic.co/
2）国内：http://elasticsearch.cn/