Elasticsearch学习笔记（一）之what？

一句话介绍

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。---摘自官方文档

他的父亲

Elasticsearch 的前世或者父亲应该可以说是Lucene。它是基于Java开发并且开源，目前被认为性能最好的全文检索引擎，但是它并不能直接拿来用或是对外提供服务。它本质上只是一个工具包，需要对它进行二次封装。目前基于Lucene组件的全文搜索应用有两个：Solr和Elasticsearch 。

他的兄弟

他的老大哥solr也是基于Lucene，2007发布第一版，作为企业级应用的全文检索服务，solr曾经也是风云一时。2010年，一个程序员为让他的妻子能够方便检索菜谱而开发的全文搜索服务横空出世，顺应大数据时代的潮流，他以其分布式，大数据量方面的处理优势迅速占领一席之位。Elasticsearch发展至今风头甚至可以说已经盖过了他曾经的老大哥solr。

兄弟PK

那么，到底是选择 Solr 还是 Elasticsearch？有时很难找到明确的答案。无论您选择 Solr 还是 Elasticsearch，首先需要了解正确的用例和未来需求，总结它们的每个属性。

记住下面这些要点：

由于易于使用，Elasticsearch 在新开发者中更受欢迎。但是，如果您已经习惯了与 Solr 合作，请继续使用它，因为迁移到 Elasticsearch 没有特定的优势。
如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，Elasticsearch 是更好的选择。
如果需要分布式索引，则需要选择 Elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和性能的云和分布式环境，Elasticsearch 是更好的选择。
两者都有良好的商业支持（咨询，生产支持，整合等）。
两者都有很好的操作工具，尽管 Elasticsearch 因其易于使用的 API 而更多地吸引了 DevOps 人群，因此可以围绕它创建一个更加生动的工具生态系统。
Elasticsearch 在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在 Elasticsearch 中索引它们的日志以使其可搜索。虽然 Solr 现在也可以用于此目的，但它只是错过了这一想法。
Solr 仍然更加面向文本搜索。另一方面，Elasticsearch 通常用于过滤和分组，分析查询工作负载，而不一定是文本搜索。
Elasticsearch 开发人员在 Lucene 和 Elasticsearch 级别上投入了大量精力使此类查询更高效(降低内存占用和 CPU 使用)。
因此，对于不仅需要进行文本搜索，而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序，Elasticsearch 是一个更好的选择。
Elasticsearch 更容易上手，一个下载和一个命令就可以启动一切。Solr 传统上需要更多的工作和知识，但 Solr 最近在消除这一点上取得了巨大的进步，现在只需努力改变它的声誉。
在性能方面，它们大致相同。我说“大致”，因为没有人做过全面和无偏见的基准测试。对于 95％ 的用例，任何一种选择在性能方面都会很好，剩下的 5％ 需要用它们的特定数据和特定的访问模式来测试这两种解决方案。
从操作上讲，Elasticsearch 使用起来比较简单，它只有一个进程。Solr 在其类似 Elasticsearch 的完全分布式部署模式 SolrCloud 中依赖于 Apache ZooKeeper，ZooKeeper 是超级成熟，超级广泛使用等等，但它仍然是另一个活跃的部分。
也就是说，如果您使用的是 Hadoop，HBase，Spark，Kafka 或其他一些较新的分布式软件，您可能已经在组织的某个地方运行 ZooKeeper。
虽然 Elasticsearch 内置了类似 ZooKeeper 的组件 Xen，但 ZooKeeper 可以更好地防止有时在 Elasticsearch 集群中出现的可怕的裂脑问题。
公平地说，Elasticsearch 开发人员已经意识到这个问题，并致力于改进 Elasticsearch 的这个方面。
如果您喜欢监控和指标，那么使用 Elasticsearch，您将会进入天堂。这个东西比新年前夜在时代广场可以挤压的人有更多的指标！Solr 暴露了关键指标，但远不及 Elasticsearch 那么多。
总之，两者都是功能丰富的搜索引擎，只要设计和实现得当，它们或多或少都能提供相同的性能。