初识 ES 数据库 - I. 什么是 Elasticsearch

1、概念以及特点

1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。

是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。

2、可拓展：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；本身就是开源软件，也支持很多开源的第三方插件。

3、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。

4、采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。

5、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本：

2、项目中为何使用（主搜索次分析再存储）

2.1、搜索引擎

实际项目开发中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，数据量少时可以直接从主数据库中比如Mysql搜索。

但当搜索做到一定程度时，比如系统数据量上了10亿、100亿条的时候，传统的关系型数据库的I/O性能和统计分析性能就难以满足用户需要了。

所以很多公司都会把搜索单独做成一个独立的模块，用ElasticSearch等来实现。

虽然内存缓存数据库的读写性能很高，但完全把数据放在内存中是不太现实的，比如到PB级别的数据，按照每个节点96G内存计算，

在内存完全装满的数据情况下，需要的机器是：1PB=1024T=1048576G ，节点数就是1048576/96=10922个 ，再考虑到数据备份，节点数还需要翻倍，成本巨大决定了其不现实！

2.2、日志分析

Elasticsearch+ Logstash + Kibana是同一家公司开发的3个开源工具，可组合起来搭建海量日志分析平台，目前很多公司都在使用这种方式搭建日志分析平台进行大数据分析。

3、底层架构