介绍ES全称Elasticsearch

ES,全称Elasticsearch,是一个分布式的RESTful搜索和分析引擎,由Shay Banon在2010年发布。它位于Elastic Stack(以前称为ELK Stack)的核心,与Logstash(数据收集和日志解析引擎)和Kibana(分析和可视化平台)一起被设计成一个集成解决方案。以下是关于ES的详细介绍:

一、基本概念

分布式:ES支持在多台机器上运行,形成集群,从而能够处理大规模数据。

RESTful:通过HTTP使用JSON进行数据索引和查询,使得ES易于与各种编程语言集成。

搜索和分析引擎:ES不仅提供高效的搜索功能,还支持对数据进行复杂分析。

二、数据存储与索引

数据存储:ES将数据以JSON结构存储到文档中,每个文档都有一个唯一的ID。

索引:ES中的索引类似于传统关系型数据库中的数据库,是存储数据的基本单位。索引可以被分成分片(shards),每个分片可以有0个或多个副本(replicas),以提高数据的可用性和容错性。

倒排索引:ES使用倒排索引来优化搜索性能,允许通过词条快速查找相关文档。

三、主要特性

近实时搜索:数据写入ES后,几乎可以立即进行搜索。

可扩展性:随着数据和查询量的增长,ES的分布式特性使其能够无缝扩展。

多租户支持:ES支持在同一集群中运行多个索引,为不同的租户或应用提供服务。

全文检索:支持对文本数据进行复杂的全文检索操作。

数据分析:除了搜索外,ES还支持对数据进行聚合、排序等分析操作。

四、应用场景

日志分析:结合Logstash和Kibana,ES可以用于收集、存储和分析日志数据。

全文搜索:为网站、应用程序等提供快速的全文搜索功能。

业务分析:通过对业务数据的分析,帮助企业发现趋势和模式。

实时监控系统:结合实时数据流技术,ES可以用于构建实时监控系统。

五、发展历程

2004年,Shay Banon创建了Elasticsearch的前身Compass。

2010年2月,他发布了Elasticsearch的第一个版本。

2012年,Elasticsearch BV成立,围绕Elasticsearch及相关软件提供商业服务和产品。

2015年3月,Elasticsearch公司更名为Elastic。

2018年10月5日,Elastic在纽约证券交易所挂牌上市。

六、未来发展

随着大数据和人工智能技术的不断发展,ES将继续在搜索和分析领域发挥重要作用。未来,ES可能会进一步优化其性能、扩展其功能,并与其他技术更加紧密地集成,以满足更加复杂和多样化的业务需求。

总之,Elasticsearch是一个功能强大、灵活易用的分布式搜索和分析引擎,在日志分析、全文搜索、业务分析等领域具有广泛的应用前景。

相关推荐
AiFlutter25 分钟前
Java实现简单的搜索引擎
java·搜索引擎·mybatis
Java 第一深情2 小时前
零基础入门Flink,掌握基本使用方法
大数据·flink·实时计算
MXsoft6182 小时前
华为服务器(iBMC)硬件监控指标解读
大数据·运维·数据库
PersistJiao3 小时前
Spark 分布式计算中网络传输和序列化的关系(二)
大数据·网络·spark·序列化·分布式计算
九河云3 小时前
如何对AWS进行节省
大数据·云计算·aws
FreeIPCC4 小时前
谈一下开源生态对 AI人工智能大模型的促进作用
大数据·人工智能·机器人·开源
梦幻通灵4 小时前
ES分词环境实战
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Elastic 中国社区官方博客4 小时前
Elasticsearch 中的热点以及如何使用 AutoOps 解决它们
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
天冬忘忧5 小时前
Kafka 工作流程解析:从 Broker 工作原理、节点的服役、退役、副本的生成到数据存储与读写优化
大数据·分布式·kafka
sevevty-seven5 小时前
幻读是什么?用什么隔离级别可以防止幻读
大数据·sql