189 8069 5689
它可以很容易地使大量的数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用elasticsearch的水平可伸缩性可以使数据在生产环境中更有价值。elasticsearch的实现原理主要分为以下几个步骤。首先，用户将数据提交到elasticsearch数据库，然后使用分词控制器对相应语句进行分词，并将权重和分词结果存储到数据中。当用户搜索数据时，根据权重对结果进行排序和打分，然后将返回的结果呈现给用户。
Elasticsearch是通过名为logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为kibana的分析和可视化平台开发的。这三种产品被设计成一个集成的解决方案，称为“elasticstack”（以前称为“Elkstack”）。
弹性搜索可用于搜索各种文档。它提供了可扩展的搜索，具有近实时搜索和多租户支持。”弹性搜索是分布式的，这意味着索引可以分区，每个分区可以有0个或更多的副本。每个节点承载一个或多个shard，并充当协调器，将操作委派给正确的shard。重新平衡和路由是自动完成的。”相关数据通常存储在同一索引中，该索引由一个或多个主切片和零个或多个副本切片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分区的数量。
Elasticsearch使用Lucene并尝试通过JSON和JavaAPI提供其所有功能。它支持分面和渗透，这对于新文档与注册查询匹配时的通知非常有用。
另一个称为网关的功能处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时get请求，适合NoSQL数据存储，但缺少分布式事务
不建议更换数据库。ES团队不建议使用ES作为主存储器，并且存在一些数据丢失和污染的问题。建议采用特殊的DB存储方案，然后使用es服务。
ES没有事务，接近实时。它的成本也比数据库高，而且通过消耗内存几乎可以提高性能。最重要的是，映射无法更改。