思考：大規模數據如何檢索？
如：當系統數據量上了10億、100億條的時候，我們在做系統架構的時候通常會從以下角度去考慮問題：
1）用什麼資料庫好？(mysql、sybase、oracle、達夢、神通、mongodb、hbase…)
2）如何解決單點故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3）如何保證數據安全性；(熱備、冷備、異地多活)
4）如何解決檢索難題；(資料庫代理中間件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)
5）如何解決統計分析問題；(離線、近實時)
傳統資料庫的應對解決方案
對於關係型數據，我們通常採用以下或類似架構去解決查詢瓶頸和寫入瓶頸：
解決要點：
1）通過主從備份解決數據安全性問題；
2）通過資料庫代理中間件心跳監測，解決單點故障問題；
3）通過代理中間件將查詢語句分發到各個slave節點進行查詢，並匯總結果
非關係型資料庫的解決方案
對於Nosql資料庫，以mongodb為例，其它原理類似：
解決要點：
1）通過副本備份保證數據安全性；
2）通過節點競選機制解決單點問題；
3）先從配置庫檢索分片信息，然後將請求分發到各個節點，最後由路由節點合併匯總結果
我們知道，完全把數據放在內存中是不可靠的，實際上也不太現實，當我們的數據達到PB級別時，按照每個節點96G內存計算，在內存完全裝滿的數據情況下，我們需要的機器是：1PB=1024T=1048576G
節點數=1048576/96=10922個
實際上，考慮到數據備份，節點數往往在2.5萬台左右。成本巨大決定了其不現實！
從前面討論我們了解到，把數據放在內存也好，不放在內存也好，都不能完完全全解決問題。
全部放在內存速度問題是解決了，但成本問題上來了。
為解決以上問題，從源頭著手分析，通常會從以下方式來尋找方法：
這就引出了Elasticsearch。
1.1 ES定義
ES=elaticsearch簡寫， Elasticsearch是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據；本身擴展性很好，可以擴展到上百台伺服器，處理PB級別的數據。
Elasticsearch也使用Java開發並使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的複雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
1.2 Lucene與ES關係？
1）Lucene只是一個庫。想要使用它，你必須使用Java來作為開發語言並將其直接集成到你的應用中，更糟糕的是，Lucene非常複雜，你需要深入了解檢索的相關知識來理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java開發並使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的複雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
1.3 ES主要解決問題：
1）檢索相關數據；
2）返回統計結果；
3）速度要快。
1.4 ES工作原理
當ElasticSearch的節點啟動後，它會利用多播(multicast)(或者單播，如果用戶更改了配置)尋找集群中的其它節點，並與之建立連接。這個過程如下圖所示：
1.5 ES核心概念
1）Cluster：集群。
ES可以作為一個獨立的單個搜索伺服器。不過，為了處理大型數據集，實現容錯和高可用性，ES可以運行在許多互相合作的伺服器上。這些伺服器的集合稱為集群。
2）Node：節點。
形成集群的每個伺服器稱為節點。
3）Shard：分片。
當有大量的文檔時，由於內存的限制、磁碟處理能力不足、無法足夠快的響應客戶端的請求等，一個節點可能不夠。這種情況下，數據可以分為較小的分片。每個分片放到不同的伺服器上。
當你查詢的索引分布在多個分片上時，ES會把查詢發送給每個相關的分片，並將結果組合在一起，而應用程式並不知道分片的存在。即：這個過程對用戶來說是透明的。
4）Replia：副本。
為提高查詢吞吐量或實現高可用性，可以使用分片副本。
副本是一個分片的精確複製，每個分片可以有零個或多個副本。ES中可以有許多相同的分片，其中之一被選擇更改索引操作，這種特殊的分片稱為主分片。
當主分片丟失時，如：該分片所在的數據不可用時，集群將副本提升為新的主分片。
5）全文檢索。
全文檢索就是對一篇文章進行索引，可以根據關鍵字搜索，類似於mysql里的like語句。
全文索引就是把內容根據詞的意義進行分詞，然後分別創建索引，例如」你們的激情是因為什麼事情來的」 可能會被分詞成：「你們「，」激情「，「什麼事情「，」來「 等token，這樣當你搜索「你們」 或者 「激情」 都會把這句搜出來。
1.6 ES數據架構的主要概念（與關係數據庫Mysql對比）
（1）關係型資料庫中的資料庫（DataBase），等價於ES中的索引（Index）
（2）一個資料庫下面有N張表（Table），等價於1個索引Index下面有N多類型（Type），
（3）一個資料庫表（Table）下的數據由多行（ROW）多列（column，屬性）組成，等價於1個Type由多個文檔（Document）和多Field組成。
（4）在一個關係型資料庫裡面，schema定義了表、每個表的欄位，還有表和欄位之間的關係。 與之對應的，在ES中：Mapping定義索引下的Type的欄位處理規則，即索引如何建立、索引類型、是否保存原始索引JSON文檔、是否壓縮原始JSON文檔、是否需要分詞處理、如何進行分詞處理等。
（5）在資料庫中的增insert、刪delete、改update、查search操作等價於ES中的增PUT/POST、刪Delete、改_update、查GET.
1.7 ELK是什麼？
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana elasticsearch：後台分布式存儲以及全文檢索 logstash: 日誌加工、「搬運工」 kibana：數據可視化展示。
ELK架構為數據分布式存儲、可視化查詢和日誌解析創建了一個功能強大的管理鏈。 三者相互配合，取長補短，共同完成分布式大數據處理工作。
1）分布式實時文件存儲，可將每一個欄位存入索引，使其可以被檢索到。
2）實時分析的分布式搜尋引擎。
分布式：索引分拆成多個分片，每個分片可有零個或多個副本。集群中的每個數據節點都可承載一個或多個分片，並且協調和處理各種操作；
負載再平衡和路由在大多數情況下自動完成。
3）可以擴展到上百台伺服器，處理PB級別的結構化或非結構化數據。也可以運行在單台PC上（已測試）
4）支持插件機制，分詞插件、同步插件、Hadoop插件、可視化插件等。
3.1 性能結果展示
（1）硬體配置：
CPU 16核 AuthenticAMD內存 總量：32GB硬碟 總量：500GB 非SSD
（2）在上述硬體指標的基礎上測試性能如下：
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每個文檔大小：40B/docs）
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）
3）構建索引大小： 3.30111 GB
4）總寫入量： 20.2123 GB
5）測試總耗時： 28m 54s.
4.1 ES國內外使用優秀案例
1） 2013年初，GitHub拋棄了Solr，採取ElasticSearch 來做PB級的搜索。 「GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的數據，包括13億文件和1300億行代碼」。
2）維基百科：啟動以elasticsearch為基礎的核心搜索架構。
3）SoundCloud：「SoundCloud使用ElasticSearch為1.8億用戶提供即時而精準的音樂搜索服務」。
4）百度：百度目前廣泛使用ElasticSearch作為文本數據分析，採集百度所有伺服器上的各類指標數據及用戶自定義數據，通過對各種數據進行多維分析展示，輔助定位分析實例異常或業務層面異常。目前覆蓋百度內部20多個業務線（包括casio、雲分析、網盟、預測、文庫、直達號、錢包、風控等），單集群最大100台機器，200個ES節點，每天導入30TB+數據。
4.2 我們也需要
實際項目開發實戰中，幾乎每個系統都會有一個搜索的功能，當搜索做到一定程度時，維護和擴展起來難度就會慢慢變大，所以很多公司都會把搜索單獨獨立出一個模塊，用ElasticSearch等來實現。
近年ElasticSearch發展迅猛，已經超越了其最初的純搜尋引擎的角色，現在已經增加了數據聚合分析（aggregation）和可視化的特性，如果你有數百萬的文檔需要通過關鍵詞進行定位時，ElasticSearch肯定是最佳選擇。當然，如果你的文檔是JSON的，你也可以把ElasticSearch當作一種「NoSQL資料庫」， 應用ElasticSearch數據聚合分析（aggregation）的特性，針對數據進行多維度的分析。
ES在某些場景下替代傳統DB
個人以為Elasticsearch作為內部存儲來說還是不錯的，效率也基本能夠滿足，在某些方面替代傳統DB也是可以的，前提是你的業務不對操作的事性務有特殊要求；而權限管理也不用那麼細，因為ES的權限這塊還不完善。
由於我們對ES的應用場景僅僅是在於對某段時間內的數據聚合操作，沒有大量的單文檔請求（比如通過userid來找到一個用戶的文檔，類似於NoSQL的應用場景），所以能否替代NoSQL還需要各位自己的測試。如果讓我選擇的話，我會嘗試使用ES來替代傳統的NoSQL，因為它的橫向擴展機制太方便了。
通常我們面臨問題有兩個：
1）新系統開發嘗試使用ES作為存儲和檢索伺服器；
2）現有系統升級需要支持全文檢索服務，需要使用ES。
一線公司ES使用場景：
1）新浪ES 如何分析處理32億條實時日誌https://dockone.io/article/505
2）阿里ES 構建挖財自己的日誌採集和分析體系https://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html
3）有贊ES 業務日誌處理https://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/
4）ES實現站內搜索https://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html