elasticsearch概述**ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。 提供基于rest风格的web界面的分布式多用户功能全文搜索引擎。 **Elasticsearch是用Java开发的，在Apache许可条款下作为开源发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
1使用1 elasticSearch场景1，为用户提供关键词查询全文搜索功能。
2、实现企业海量数据处理分析的解决方案。 大数据领域的重要成员，如著名的ELK框架(ElasticSearch，Logstash，Kibana )。
2与其他数据存储区比较
3 elasticsearch的特点3.1天然瓷砖、天然集群
es可以将数据分成多个shard，下图中的P0-P2，多个shard可以构成一个完整的数据，这些shard可以分布在集群中的各个机器节点上。 随着数据的增加，集群可以添加多个分片，多个分片可以放置在多个机器上，达到了负载均衡、向外扩展的目的。
在实际计算中，每个查询任务都发送到一个节点，该节点必须组织和聚合数据，然后将其返回到客户端。 这意味着在简单节点上执行Map计算，在固定节点上执行Reduces，并将最终结果返回给客户端。
3.2天然索引
ES中的所有数据都是默认索引的。 这与mysql正好相反。 缺省情况下，不会对mysql进行索引。 编制索引需要特别说明。 只有在不对ES进行索引时才需要说明。
另一方面，ES使用了倒排索引和Mysql的B Tree索引不同的索引。
传统关系数据库
弊端：
1、传统的关系数据库只能逐字匹配对关键字的查询，性能非常差。
2、匹配方法不合理。 例如，搜索“小密手机”，用like匹配，完全匹配不上。 但是，考虑到用户体验，不仅应该显示完全匹配的记录，还应该显示部分近似匹配的记录，至少应该与“手机”匹配。
反向索引如何处理
全文搜索引擎目前主流的索引技术是倒排索引的方式。
传统的数据存储方法是
记录-单词
索引的保存方法如下
单词-记录
索引结构比较
b树
lucene的倒排索引结构
可以看到，lucene添加了Term Index结构，虽然缓存在内存中，但mysql的B tree不在内存中，因此总体上ES速度很快，但同时也消耗资源(内存、磁盘)。
4 lucene和elasticsearch的关系我们刚才说的分词的处理、倒排索引的构建等等都是这个lucene。 那么，这个lucene可以说是搜索引擎吗？
还不能。 lucene是提供全文类库的核心工具包，实际上需要用完整的服务框架构建的APP应用程序。
例如，lucene就像一个引擎，而搜索引擎软件(ES，Solr )就是汽车。
目前市面上的搜索引擎软件以elasticsearch和solr两种为主流，均基于lucene构建，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。 由于内核相同，除了服务器安装、部署、管理和群集之外，它们在数据操作方面的修改、添加、存储、查询等都非常相似。 它们似乎都是两种支持sql语言的数据库软件。 掌握了其中一方就很容易得到。
从实际企业使用情况看，电子搜索的市场份额正在逐步取代solr，国内百度、京东、新浪均基于电子搜索实现的搜索功能。 在国外，维基百科、千兆网、堆栈溢出等也是基于ES的。