一、簡介

ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務器。它提供了一個分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口操作ES，也可以利用Java API。Elasticsearch是用Java開發的，并作為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。設計用于云計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

我們建立一個網站或應用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的創建是非常困難的。我們希望搜索解決方案要運行速度快，我們希望能有一個零配置和一個完全免費的搜索模式，我們希望能夠簡單地使用JSON通過HTTP來索引數據，我們希望我們的搜索服務器始終可用，我們希望能夠從一臺開始并擴展到數百臺，我們要實時搜索，我們要簡單的多租戶，我們希望建立一個云的解決方案。因此我們利用Elasticsearch來解決所有這些問題及可能出現的更多其它問題。

設計用途：用于分布式全文檢索

技術支持：通過HTTP使用JSON進行數據索引

二、產生

1、大規模數據如何檢索？

如：當系統數據量上了10億、100億條的時候，我們在做系統架構的時候通常會從以下角度去考慮問題：

1)用什么數據庫 ；(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase)

2)如何解決單點故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)

3)如何保證數據安全性；(熱備、冷備、異地多活)

4)如何解決檢索難題；(數據庫代理中間件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale)

5)如何解決統計分析問題；(離線、近實時)

2、傳統數據庫的應對解決方案

對于關系型數據，我們通常采用以下或類似架構去解決查詢瓶頸和寫入瓶頸：

1)通過主從備份解決數據安全性問題；

2)通過數據庫代理中間件心跳監測，解決單點故障問題；

3)通過代理中間件將查詢語句分發到各個slave節點進行查詢，并匯總結果

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3、非關系型數據庫的解決方案

對于Nosql數據庫，以mongodb為例，其它原理類似：

1)通過副本備份保證數據安全性；

2)通過節點競選機制解決單點問題；

3)先從配置庫檢索分片信息，然后將請求分發到各個節點，最后由路由節點合并匯總結果

三、ES解決方案

為解決以上問題，從源頭著手分析，通常會從以下方式來尋找方法：

1、存儲數據時按有序存儲；

2、將數據和索引分離；

3、壓縮數據；

這就引出了Elasticsearch。

ES定義

ES=elaticsearch簡寫， Elasticsearch是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據；本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的數據。

Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。

Lucene與ES關系

1)Lucene只是一個庫。想要使用它，你必須使用Java來作為開發語言并將其直接集成到你的應用中，更糟糕的是，Lucene非常復雜，你需要深入了解檢索的相關知識來理解它是如何工作的。

2)Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。

ES主要解決問題：

1)檢索相關數據；

2)返回統計結果；

3)速度要快。

ES數據架構的主要概念

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(1)關系型數據庫中的數據庫(DataBase)，等價于ES中的索引(Index)

(2)一個數據庫下面有N張表(Table)，等價于1個索引Index下面有N多類型(Type)，

(3)一個數據庫表(Table)下的數據由多行(ROW)多列(column，屬性)組成，等價于1個Type由多個文檔(Document)和多Field組成。

(4)在一個關系型數據庫里面，schema定義了表、每個表的字段，還有表和字段之間的關系。 與之對應的，在ES中：Mapping定義索引下的Type的字段處理規則，即索引如何建立、索引類型、是否保存原始索引JSON文檔、是否壓縮原始JSON文檔、是否需要分詞處理、如何進行分詞處理等。

(5)在數據庫中的增insert、刪delete、改update、查search操作等價于ES中的增PUT/POST、刪Delete、改_update、查GET.

ES特點和優勢

1)分布式實時文件存儲，可將每一個字段存入索引，使其可以被檢索到。

2)實時分析的分布式搜索引擎。

分布式：索引分拆成多個分片，每個分片可有零個或多個副本。集群中的每個數據節點都可承載一個或多個分片，并且協調和處理各種操作；

負載再平衡和路由在大多數情況下自動完成。

3)可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的結構化或非結構化數據。也可以運行在單臺PC上

4)支持插件機制，分詞插件、同步插件、Hadoop插件、可視化插件等。

對比MYSQL

1、如果業務數據為結構化數據，同時不需要特別關注排名和智能分詞模糊匹配查詢等特性，則建議采用關系型數據庫如MySQL來作為數據存儲介質并使用配套搜索引擎

2、如果業務數據為非結構化數據，同時更關注排名和需要智能分詞模糊匹配的特性，則建議采用非關系型數據庫如ES作為數據存儲介質并使用配套搜索引擎。

3、MYSQL支持事務和訪問權限控制，ES不支持事務和訪問權限控制

4、ES在全文搜索、分詞、常規搜索、聚合統計方面性能高，ES團隊不建議完全采用ES作為數據庫，而是作為一個分布式搜索服務

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用mysql随机查询表a10条数据_ES简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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