前言
最近項目中使用es作爲數據源，啃完《elasticsearch 服務器開發》這本書後，將自己對es的理解記錄下。
1、用途
基礎：存儲數據
es天然支持分佈式，具備存儲海量數據的能力，其搜索和數據分析的功能都建立在es存儲的海量的數據之上
核心能力：搜索
es使用倒排索引，每個字段都被索引且可用於搜索，更是提供了豐富的搜索api，在海量數據下近實時實現近秒級的響應
核心能力：數據分析
除了對搜索的支持，es也提供了大量數據分析的api，爲es提供了數據分析的能力
2、場景
存儲
es對分佈式的天然支持，使得其很方便的作爲海量數據的存儲工具，特別是在數據量急劇增長的當下，es結合爬蟲等數據收集工具可以發揮很大用處
搜索
es基於Lucene的開源搜索引擎，爲搜索引擎（全文檢索，高亮，搜索推薦等）提供了檢索的能力。
具體場景：
1、Stack Overflow（國外的程序異常討論論壇），IT問題，程序的報錯，提交上去，有人會跟你討論和回答，全文檢索，搜索相關問題和答案，程序報錯了，就會將報錯信息粘貼到裏面去，搜索有沒有對應的答案
2、GitHub（開源代碼管理），搜索上千億行代碼
3、電商網站，檢索商品
4、日誌數據分析，logstash採集日誌，ES進行復雜的數據分析（ELK技術，elasticsearch+logstash+kibana
數據分析
es提供了豐富的聚合能力，支持在海量數據的基礎上進行數據的分析和處理。
具體場景：
爬蟲爬取不同電商平臺的某個商品的數據，通過es進行數據分析（各個平臺的歷史價格、購買力等等）