Elasticsearch是位於ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助於收集、聚合和豐富您的數據並將其存儲在Elasticsearch中。Kibana使您能夠以交互方式探索、可視化和分享對數據的見解，並管理。
Elasticsearch是壹個分布式文檔存儲。Elasticsearch存儲的是序列化為JSON文檔的復雜數據結構，而不是以列行數據的形式存儲信息。當集群中有多個Elasticsearch節點時，存儲的文檔分布在整個集群中，可以立即從任何節點訪問。
Elasticsearch是由ShayBanon發起的壹個開源搜索服務器項目，2010年2月發布。迄今，該項目已發展成為搜索和數據分析解決方案領域的主要壹員，廣泛應用於聲名卓著或鮮為人知的搜索應用程序。
Elasticsearch是壹個高度可擴展的開源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的時間內存儲，搜索和分析大量的數據。它通常作為具有復雜搜索場景情況下的核心發動機。
搜索引擎，不支持join表等操作。主要用於全文檢索。不適合做數據庫。
如何選擇合適的數據庫解決方案？1、如果有強大的技術團隊，關系型和非關系型數據庫都可選擇。壹般來講，非關系型數據庫需要更多管理維護的時間。
2、如果妳要儲存會話信息，用戶配置信息，購物車數據，建議使用NoSQL數據庫；不過90%的企業或個人，首選數據庫都是MySQL數據庫。
3、(壹)、Access(二)SQLServer(三)MySQL，Access是壹種桌面數據庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的數據庫時是很好的，效率也很高。但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。
4、雖然把上面的架構全部組合在壹起可以形成壹個強大的高可用，高負載的數據庫系統，但是架構選擇合適才是最重要的。混合架構雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰，妳以為的完美架構，背後其實有著更多的坑。
5、例如，如果妳需要的是數據分析倉庫，關系數據庫可能不是壹個適合的選擇；如果妳處理事務的應用要求嚴格的數據完整性和壹致性，就不要考慮NoSQL了。不要重新發明輪子在過去的數十年，開源數據庫技術迅速發展壯大。
6、本文首先討論了基於第三範式的數據庫表的基本設計，著重論述了建立主鍵和索引的策略和方案，然後從數據庫表的擴展設計和庫表對象的放置等角度概述了數據庫管理系統的優化方案。
ElasticSearch倒排索引及其原理1、倒排索引采用ImmutableDesign，壹旦生成，不可更改。Segment寫入磁盤的過程相對耗時，所以借助文件系統緩存，Refresh時，先將Segment寫入文件緩存中，以開放查詢。
2、之前我們已經了解過，Elasticsearch是壹個基於Lucene實現的分布式全文檢索引擎，其實Elasticsearch倒排索引就是Lucene的倒排索引。
3、所謂的倒排索引，就是把妳的數據內容先分詞，每句話分成壹個壹個的關鍵詞，然後記錄好每壹個關鍵詞對應出現在了哪些id標識的數據。
4、可以將對es的操作記錄下來，來確保當出現故障的時候，已經落地到磁盤的數據不會丟失，並在重啟的時候可以從操作記錄中將數據恢復過來。
5、Elasticsearch中使用壹種稱為倒排索引的結構，適用於快速的全文搜索。壹個倒排索引由文檔中所有不能重復詞的列表構成，對於其中每個詞，有壹個包含它的文檔列表。
elasticsearch-倒排索引原理1、倒排索引采用ImmutableDesign，壹旦生成，不可更改。Segment寫入磁盤的過程相對耗時，所以借助文件系統緩存，Refresh時，先將Segment寫入文件緩存中，以開放查詢。
2、Elasticsearch中使用壹種稱為倒排索引的結構，適用於快速的全文搜索。壹個倒排索引由文檔中所有不能重復詞的列表構成，對於其中每個詞，有壹個包含它的文檔列表。
3、elasticsearch提供了translog來記錄這些操作，結合oscachedsegments數據定時落盤來實現數據可靠性保證（flush）。文檔被添加到buffer同時追加到translog：進行refresh操作，清空buffer，文檔可被搜索但尚未flush到磁盤。
4、如果Elasticsearch密鑰庫受密碼保護，則必須先輸入密鑰庫密碼，然後才能為內置用戶設置密碼。為彈性用戶設置密碼後，引導密碼不再有效，無法使用該命令。在某些情況下，分片副本的Lucene索引或事務日誌可能會損壞。
5、Elasticsearch的查詢原理是將查詢的關鍵詞與倒排索引中的詞條進行匹配，查詢的關鍵詞與倒排索引中的詞條必須完全相同視為匹配，否則不匹配。這意味著在插入文檔時是否進行分析和查詢時是否進行分析將產生非常不同的結果。
6、財務平臺億級數據量毫秒級查詢優化之elasticsearch原理解析_wang123459的博客-CSDN博客_elasticsearch查詢優化mysql底層B-tree支持矮胖，高胖的時候就很難受，說白了就是數據量多會增加IO操作。ES底層倒排索引。
Elasticsearch壹般情況下如果es服務正常啟動，可以通過接口的方式獲取elasticsearch版本信息：curlhttp：//10.1：9200上述命令可以得到elasticsearch的服務狀態和其他信息包括版本號。
Elasticsearch是位於ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助於收集、聚合和豐富您的數據並將其存儲在Elasticsearch中。
ElasticSearch是壹個基於Lucene的搜索服務器。它提供了壹個分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基於RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java開發的，並作為Apache許可條款下的開放源碼發布，是當前流行的企業級搜索引擎。
Elasticsearch架構簡單介紹如下。索引索引（index）是Elasticsearch對邏輯數據的邏輯存儲，所以它可以分為更小的部分。妳可以把索引看成關系型數據庫的表。然而，索引的結構是為快速有效的全文索引準備的，特別是它不存儲原始值。
如何用elasticsearch5.2實現全文索引1、安裝ik分詞器到elasticsearch很簡單，它有個插件目錄analysis-ik，和壹個配置目錄ik，分別拷貝到plugins和conf目錄就可以了。
2、ES使用倒序索引來加速全文索引。壹個倒序索引由兩部分組成：如果我們想要搜索quickbrown，我們僅僅只需要找每壹個term出現的文檔即可。如下圖：每壹個文檔都匹配到了，但是第壹個比第二個要匹配的多。
3、每次將文本類型數據插入Elasticsearch索引時，都會對其進行分析，然後存儲在反向索引中。根據分析器的配置方式，這會影響您的搜索功能，因為分析器也適用於全文搜索。