1、Elasticsearch的功能，幹什麼的
2、Elasticsearch的適用場景，能在什麼地方發揮作用
3、Elasticsearch的特點，跟其他類似的東西不同的地方在哪裏
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1、Elasticsearch的功能
（1）分佈式的搜索引擎和數據分析引擎
搜索：百度，網站的站內搜索，IT系統的檢索
數據分析：電商網站，最近7天牙膏這種商品銷量排名前10的商家有哪些；新聞網站，最近1個月訪問量排名前3的新聞版塊是哪些
分佈式，搜索，數據分析
（2）全文檢索，結構化檢索，數據分析
全文檢索：我想搜索商品名稱包含牙膏的商品，select * from products where product_name like "%牙膏%"
結構化檢索：我想搜索商品分類爲日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'
部分匹配、自動完成、搜索糾錯、搜索推薦
數據分析：我們分析每一個商品分類下有多少個商品，select category_id,count(*) from products group by category_id
（3）對海量數據進行近實時的處理
分佈式：ES自動可以將海量數據分散到多臺服務器上去存儲和檢索
海聯數據的處理：分佈式以後，就可以採用大量的服務器去存儲和檢索數據，自然而然就可以實現海量數據的處理了
近實時：檢索個數據要花費1小時（這就不要近實時，離線批處理，batch-processing）；在秒級別對數據進行搜索和分析
跟分佈式/海量數據相反的：lucene，單機應用，只能在單臺服務器上使用，最多隻能處理單臺服務器可以處理的數據量
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2、Elasticsearch的適用場景
國外
（1）維基百科，類似百度百科，牙膏，牙膏的維基百科，全文檢索，高亮，搜索推薦
（2）The Guardian（國外新聞網站），類似搜狐新聞，用戶行爲日誌（點擊，瀏覽，收藏，評論）+社交網絡數據（對某某新聞的相關看法），數據分析，給到每篇新聞文章的作者，讓他知道他的文章的公衆反饋（好，壞，熱門，垃圾，鄙視，崇拜）
（3）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
（4）GitHub（開源代碼管理），搜索上千億行代碼
（5）電商網站，檢索商品
（6）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）
（7）商品價格監控網站，用戶設定某商品的價格閾值，當低於該閾值的時候，發送通知消息給用戶，比如說訂閱牙膏的監控，如果高露潔牙膏的家庭套裝低於50塊錢，就通知我，我就去買
（8）BI系統，商業智能，Business Intelligence。比如說有個大型商場集團，BI，分析一下某某區域最近3年的用戶消費金額的趨勢以及用戶羣體的組成構成，產出相關的數張報表，**區，最近3年，每年消費金額呈現100%的增長，而且用戶羣體85%是高級白領，開一個新商場。ES執行數據分析和挖掘，Kibana進行數據可視化
國內
（9）國內：站內搜索（電商，招聘，門戶，等等），IT系統搜索（OA，CRM，ERP，等等），數據分析（ES熱門的一個使用場景）
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3、Elasticsearch的特點
（1）可以作爲一個大型分佈式集羣（數百臺服務器）技術，處理PB級數據，服務大公司；也可以運行在單機上，服務小公司
（2）Elasticsearch不是什麼新技術，主要是將全文檢索、數據分析以及分佈式技術，合併在了一起，才形成了獨一無二的ES；lucene（全文檢索），商用的數據分析軟件（也是有的），分佈式數據庫（mycat）
（3）對用戶而言，是開箱即用的，非常簡單，作爲中小型的應用，直接3分鐘部署一下ES，就可以作爲生產環境的系統來使用了，數據量不大，操作不是太複雜
（4）數據庫的功能面對很多領域是不夠用的（事務，還有各種聯機事務型的操作）；特殊的功能，比如全文檢索，同義詞處理，相關度排名，複雜數據分析，海量數據的近實時處理；Elasticsearch作爲傳統數據庫的一個補充，提供了數據庫所不不能提供的很多功能
