为什么选用ES

ES

ES 定义

Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

ES主要解决问题：

1）检索相关数据；
2）返回统计结果；
3）速度要快。

全文检索。

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

ES特点和优势

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

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

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

工作原理