Elasticsearch从零开始
Elasticsearch概述
作为最受欢迎和最有活力的全文搜索引擎系统，ElasticSearch有着你无法拒绝的魅力，可以方便快速地集成到项目中储存、搜索和分析海量数据。本文我们从零开始上手来体验学习一下ElasticSearch。
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合：
- Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
- 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，为它的编辑们提供公众对于新文章的实时反馈。
- Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题和回答。
- GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。
- 美团使用Elasticsearch对商户及其商品进行查询。
- 中国电信使用Elasticsearch对5亿用户的消费记录进行查询。
Elasticsearch 中没有一个单独的组件是全新的或者是革命性的。全文搜索很久之前就已经可以做到了， 就像很早之前出现的分析系统和分布式数据库。革命性的成果在于将这些单独的，有用的组件融合到一个单一的、一致的、实时的应用中。对于初学者而言它的门槛相对较低， 而当你的技能提升或需求增加时，它也始终能满足你的需求。
不幸的是，大部分数据库在从你的数据中提取可用知识时出乎意料的低效。当然，你可以通过时间戳或精确值进行过滤，但是它们能够全文检索、处理同义词、通过相关性给文档评分么？它们能从同样的数据中生成分析与聚合数据吗？最重要的是，它们能实时地做到上述操作，而不经过大型批处理的任务么？
这就是 Elasticsearch 脱颖而出的地方：Elasticsearch 鼓励你去探索与利用数据，而不是因为查询数据太困难，就让它们烂在数据仓库里面。
Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。
然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。它可以被下面这样准确的形容：
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
Elasticsearch 将所有的功能打包成一个单独的服务，这样你可以通过程序与它提供的简单的 RESTful API 进行通信， 可以使用自己喜欢的编程语言充当 web 客户端，甚至可以使用命令行（去充当这个客户端）。
就 Elasticsearch 而言，起步很简单。对于初学者来说，它预设了一些适当的默认值，并隐藏了复杂的搜索理论知识。它 开箱即用 。只需最少的理解，你很快就能具有生产力。
随着你知识的积累，你可以利用 Elasticsearch 更多的高级特性，它的整个引擎是可配置并且灵活的。从众多高级特性中，挑选恰当去修饰的 Elasticsearch，使它能解决你本地遇到的问题。
回忆时光
许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目 Compass。
后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。
第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。
据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…