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ElasticSearch概述
阅读量:607 次
发布时间:2019-03-13

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ElasticSearch概述

Lucene 和 ElasticSearch 关系:

ElasticSearch 是基于 Lucene 做了一些封装和增强

Elaticsearch,简称为es, es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计,在2016 年1月,ElasticSearch 已超过 Solr 等,成为排名第一的搜索引擎类应用。

一、介绍

Doug Cutting

1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立,正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司

无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。

Lucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(代码公开),非常受程序员们的欢迎。

早期的时候,这个项目被发布在Doug Cutting的个人网站和SourceForge (一个开源软件网站)。后来,2001年底,Lucene成为Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。

2004年,Doug Cutting再接再励,在Lucene的基础上,和Apache开源伙伴Mike Cafarella合作,开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎,命名为Nutch。

回到主题

Lucene 是一套信息检索工具包 jar包 不包含搜索引擎系统

包含的: 索引结构 读写索引的工具 排序,搜索规则…工具类

Lucene和ElasticSearch关系

ElasticSearch是基于Lucene做了一些封装和增强(上手简单)

使用

  1. 维基百科,类似百度百科,全文检索,高亮,搜索推荐/2 (权重,百度!)
  2. The Guardian(国外新闻网站),类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论)+社交网络数据(对某某新闻的相关看法),数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门,垃圾,鄙视,崇拜)
  3. Stack Overflow(国外的程序异常讨论论坛),IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和 回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
  4. GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码
  5. 电商网站,检索商品
  6. 日志数据分析,logstash采集日志,ES进行复杂的数据分析,ELK技术( elasticsearch+logstash+kibana)
  7. 商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如 说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买。
  8. BI系统,商业智能,Business Intelligence。比如说有个大型商场集团,BI,分析一下某某区域最近 3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表,**区,最近3年,每年消费 金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领,开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
  9. 国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析 (ES热门 的一个使用场景)

二、ES和Solr的差别

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

但是Elasticsearch不仅用于大型企业,它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。

Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据 。

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

Solr简介

Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化

Solr可以独立运行,运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中,Solr 索引的实现方法很简单,用 POST方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档,Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求,然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能,Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

Lucene简介

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具 包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引 引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单 易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索 引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库,由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提 供了一个简单却强大的应用程式接口,能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们 经常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎? 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、 Inktomi、Teoma、WiseNut等,国内著名的有百度(Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网 站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的 排列顺序将结果返回给用户,因此他们是真正的搜索引擎。

从搜索结果来源的角度,全文搜索引擎又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称 “蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中 调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如 Lycos引擎。

Elasticsearch和Solr比较

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比较总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用 ! ),非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!

2、Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。

3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、CSV,而 Elasticsearch 仅支持 json文件格式

4、Solr 官方提供的功能更多,而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提 供,例如图形化界面需要kibana友好支撑~!

5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢),用于电商等查询多的应用;

  • ES建立索引快(即查询慢),即实时性查询快,用于facebook新浪等搜索。
  • Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟,有一个更大,更成熟的用户、开发和贡献者社区,而 Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

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