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    Elasticsearch 概述

    Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时 候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本,关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库,全文检索都实现的很鸡肋,因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表,如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化,也收效甚微。建 立了索引,但是维护起来也很麻烦,对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出,在一些生产环境中,使用常规的搜索方式,性能是非常差 的:

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    Elasticsearch 简介[通俗易懂]

    Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前,Elasticsearch 是一个免费及开放(free and open)的项目。同时,Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起,就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说,Logstash 负责数据的采集,处理(丰富数据,数据转换等),Kibana 负责数据展示,分析,管理,监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置,它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。

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    搜索引擎选择 Elasticsearch与Solr

    一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎,但是在使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发好的API即可,而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单,它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此,已经有了相当活跃的维护者) 还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API) 二、Solr简介 Solr(读作“solar”)是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成,以及富文本(如Word、PDF)的处理。Solr是高度可扩展的,并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎,Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器(如 Apache Tomcat 或Jetty)的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索,并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码,便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构,以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引,如:HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。 缺点 建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。

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    [转]Elasticsearch:提升 Elasticsearch 性能

    Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上,我遇到了很多的开发者。在他们的系统中,Elastic Stack 是不可缺少的工具,无论在搜索,可观测性或安全领域,Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果,它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是,为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能,监控关键指标并优化各种组件(如索引、缓存、查询和搜索以及存储)至关重要。 在这篇内容全面的博客中,我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引,到掌握缓存策略和存储选项,本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手,遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。

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