Elasticsearch学习，请先看这一篇！-1

0. 带着问题上路——ES是如何产生的？

（1）思考：大规模数据如何检索？

如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：

1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)

2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)

3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)

4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)

5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)

（2）传统数据库的应对解决方案

对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：

解决要点：

1）通过主从备份解决数据安全性问题；

2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；

3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果

（3）非关系型数据库的解决方案

对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：

解决要点：

1）通过副本备份保证数据安全性；

2）通过节点竞选机制解决单点问题；

3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果