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Elasticsearch — 搜索界的“流量明星” | 搜索百科（3）

日期：2025-09-17点击：3收藏

大家好，我是 INFINI Labs 的石阳。

欢迎关注 《搜索百科》 专栏！每天 5 分钟，带你速览一款搜索相关的技术或产品，同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

前两篇我们探讨了搜索技术的基石 Apache Lucene 和企业级搜索解决方案 Apache Solr。今天，我们来聊聊一个真正改变搜索游戏规则，但也充满争议的产品 — Elasticsearch。

引言

如果说 Lucene 是幕后英雄，那么 Elasticsearch 就是舞台中央的明星。借助 REST API、分布式架构、强大的生态系统，它让搜索 + 分析成为“马上可用”的服务形式。

在日志平台、可观察性、安全监控、AI 与语义检索等领域，Elasticsearch 的名字几乎成了默认选项。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。作为一个检索平台，它可以实时存储结构化、非结构化和向量数据，提供快速的混合和向量搜索，支持可观测性与安全分析，并以高性能、高准确性和高相关性实现 AI 驱动的应用。

首次发布：2010 年 2 月
最新版本：9.1.3（截止 2025 年 9 月）
核心依赖：Apache Lucene
开源协议：AGPL v3
官方网址：https://www.elastic.co/elasticsearch/
GitHub 仓库：https://github.com/elastic/elasticsearch

起源：从食谱搜索到全球“流量明星”

Elasticsearch 的故事始于以色列开发者 Shay Banon。2010 年，当时他在学习厨师课程的妻子需要一款能够快速搜索食谱的工具。虽然当时已经有 Solr 这样的搜索解决方案，但 Shay 认为它们对于分布式场景的支持不够完善。

基于之前开发 Compass（一个基于 Lucene 的搜索库）的经验，Shay 开始构建一个完全分布式的、基于 JSON 的搜索引擎。2010 年 2 月，Elasticsearch 的第一个版本发布。

随着用户日益增多、企业级需求增强，Shay 在 2012 年创立了 Elastic 公司，把 Elasticsearch 不仅作为开源项目，也逐渐商业化运营起来，包括提供托管服务、企业支持，加入 Logstash 日志处理、Kibana 可视化工具等，Elastic 公司也逐渐从一个纯搜索引擎项目演变为一个更广泛的“数据搜索与分析”平台。

协议变更：开源和商业化的博弈

Elasticsearch 的发展并非一帆风顺。其历史上最具转折性的事件当属与 AWS 的冲突及随之而来的开源协议变更。

早期：Apache 2.0 协议

2010 年 Shay Banon 开源 Elasticsearch 时，最初采用的是 Apache 2.0 协议。Apache 2.0 属于宽松的自由协议，允许任何人免费使用、修改和商用（包括 SaaS 模式）。这帮助 Elasticsearch 快速壮大，成为事实上的“搜索引擎标准”。

协议变更：应对云厂商“白嫖”

随着 Elasticsearch 的流行，像 AWS（Amazon Web Services）等云厂商直接将 Elasticsearch 做成托管服务，并从中获利。Elastic 公司认为这损害了他们的商业利益，因为云厂商“用开源赚钱，却没有回馈社区”。2021 年 1 月，Elastic 宣布 Elasticsearch 和 Kibana 不再采用 Apache 2.0，改为双重协议：SSPL + Elastic License。这一步导致社区巨大分裂，AWS 带头将 Elasticsearch 分叉为 OpenSearch，并继续以 Apache 2.0 协议维护。

再次转向开源：AGPL v3

2024 年 3 月，Elastic 宣布新的版本（Elasticsearch 8.13 起）又新增 AGPL v3 作为一个开源许可选项。AGPL v3 既符合 OSI 真正开源标准，又能约束云厂商闭源托管服务，同时修复社区关系，Elastic 希望通过重新拥抱开源，减少分裂，吸引开发者回归。

Elasticsearch 从宽松到收紧，再到回归开源，是在社区生态与商业利益间寻找平衡的过程。

基本概念

要学习 Elasticsearch，得先了解其五大基本概览：集群、节点、分片、索引和文档。

集群（Cluster）

由一个或多个节点组成的整体，提供统一的搜索与存储服务。对外看起来像一个单一系统。

节点（Node）

集群中的一台服务器实例。节点有不同角色：

Master 节点：负责集群管理（分片分配、元数据维护）。
Data 节点：存储数据、处理搜索和聚合。
Coordinating 节点：接收请求并调度任务。
Ingest 节点：负责数据写入前的预处理。

索引（Index）

类似于传统数据库的“库”，按逻辑组织数据。一个索引往往对应一个业务场景（如日志、商品信息）。

分片（Shard）

为了让索引能水平扩展，Elasticsearch 会把索引拆分为多个主分片，并为每个主分片创建副本分片，提升高可用和查询性能。

文档（Document）

Elasticsearch 存储和检索的最小数据单元，通常是 JSON 格式。多个文档组成一个索引。

集群架构

Elasticsearch 通过 Master、Data、Coordinating、Ingest 等不同角色节点的协作，将数据切分成分片并分布式存储，实现了高可用、可扩展的搜索与分析引擎架构。

快速开始：5 分钟体验 Elasticsearch

1. 使用 Docker 启动

# 拉取最新镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

# 启动单节点集群
docker run -d --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

2. 验证安装

# 检查集群状态
curl -X GET "http://localhost:9200/"

3. 索引文档

# 索引文档
curl -X POST "http://localhost:9200/myindex/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "Hello Elasticsearch",
"description": "An example document"
}'

3. 搜索文档

# 搜索文档
curl -X GET "http://localhost:9200/myindex/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Hello"
    }
  }
}'