初始 Elasticsearch

Elasticsearch

Elasticsearch 的工作原理是什么？

• 原始数据会从从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中，数据采集指在 ElastIcsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程，这些数据在 ElasticSearch 中索引完成之后，用户便可针对数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总，在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理

• Elasticsearch 的用途是什么?

  • Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一个组键（字段或属性的名称）和他们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系
  • Elasticsearch 使用的是一种名为 倒排索引 的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速的进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档
  • 在搜索过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您即可享特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档

• 为何使用 Elasticsearch ？

  • Elasticsearch 很快。
    • 由于 Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成，所以在全文搜索方面表现十分出色。Elasticsearch 同时还是一个近实时的搜索平台，这意味着从文档索引操作到文档变为可索引状态之间的延时很快。一般只有一秒。因此，Elasticsearch 非常适用于对时间有严苛要求的用例，例如安全分析和基础设施检测
  • Elasticsearch 具有分布式的本质特征
    • Elasticsearch 中存储的文档分布在不同的容器中，这些容器称为分片，可以进行复制以提供数据冗余副本。以防发生硬件故障，Elasticsearch 的分布式特性使得它可以扩展至数百台（甚至数千台）服务器，并处理 PB 级的数据
  • Elasticsearch 包含一系列的广泛的功能
    • 除了速度，可扩展性的弹性优势以外，Elasticsearch 还有大量强大的内置功能（例如数据汇总和索引生命周期管理），可以方便用户更加高效的存储和搜索数据
  • Elastic Stack 简化了数据采集、可视化和报告过程
    • 通过与 Beats 和 Logstash 进行集成，用户能够在向 Elasticsearch 中索引数据之前轻松的处理数据。同时。Kibana 不仅可针对 Elasticsearch 数据提供实时可视化，同时还提供 UI 以便用户快速访问应用程序性能检测（APM）、日志和基础设施指标等数据