Elasticsearch的功能、使用场景以及特点
1、Elasticsearch的功能,干什么的
2、Elasticsearch的適用場景,能在什么地方發揮作用
3、Elasticsearch的特點,跟其他類似的東西不同的地方在哪里
1、Elasticsearch的功能
(1)分布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
分布式,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:我想搜索商品分類為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
分布式: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
海量數據的處理:分布式以后,就可以采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
跟分布式/海量數據相反的:lucene,單機應用,只能在單臺服務器上使用,最多只能處理單臺服務器可以處理
的數據量
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,用戶行為日志(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眾反饋(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里面去,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)日志數據分析,logstash采集日志,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,當低于該閾值的時候,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于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群體的組成構成,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,而且用戶群體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)
3、Elasticsearch的特點
(1)可以作為一個大型分布式集群(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不是什么新技術,主要是將全文檢索、數據分析以及分布式技術,合并在了一起,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),分布式數據庫(mycat)
(3)對用戶而言,是開箱即用的,非常簡單,作為中小型的應用,直接3分鐘部署一下ES,就可以作為生產環
境的系統來使用了,數據量不大,操作不是太復雜
(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,復雜數據分析,海量數據的近實時處理;Elasticsearch作為傳統數據庫的一個
補充,提供了數據庫所不能提供的很多功能
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作者:編程界的小學生
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的Elasticsearch的功能、使用场景以及特点的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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