Elasticsearch的使用场景深入详解

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 了解了ES的使用场景,ES的研究、使用、推广才更有价值和意义。

1、场景—:使用Elasticsearch作为主要的后端

传统项目中,搜索引擎是部署在成熟的数据存储的顶部,以提供快速且相关的搜索能力。这是因为早期的搜索引擎不能提供耐用的​​存储或其他经常需要的功能,如统计。

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Elasticsearch是提供持久存储、统计等多项功能的现代搜索引擎。
如果你开始一个新项目,我们建议您考虑使用Elasticsearch作为唯一的数据存储,以帮助保持你的设计尽可能简单。
此种场景不支持包含频繁更新、事务(transaction)的操作。

举例如下:新建一个博客系统使用es作为存储。

1)我们可以向ES提交新的博文;
2)使用ES检索、搜索、统计数据。

ES作为存储的优势:
如果一台服务器出现故障时会发生什么?你可以通过复制 数据到不同的服务器以达到容错的目的。
注意:
整体架构设计时,需要我们权衡是否有必要增加额外的存储。

2、场景二:在现有系统中增加elasticsearch

由于ES不能提供存储的所有功能,一些场景下需要在现有系统数据存储的基础上新增ES支持。

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举例1:ES不支持事务、复杂的关系(至少1.X版本不支持,2.X有改善,但支持的仍然不好),如果你的系统中需要上述特征的支持,需要考虑在原有架构、原有存储的基础上的新增ES的支持。

举例2:如果你已经有一个在运行的复杂的系统,你的需求之一是在现有系统中添加检索服务。一种非常冒险的方式是重构系统以支持ES。而相对安全的方式是:将ES作为新的组件添加到现有系统中。

如果你使用了如下图所示的SQL数据库和ES存储,你需要找到一种方式使得两存储之间实时同步。需要根据数据的组成、数据库选择对应的同步插件。可供选择的插件包括:

1)mysql、oracle选择 logstash-input-jdbc 插件。 
2)mongo选择 mongo-connector工具。

假设你的在线零售商店的产品信息存储在SQL数据库中。 为了快速且相关的搜索,你安装Elasticsearch。

为了索引数据,您需要部署一个同步机制,该同步机制可以是Elasticsearch插件或你建立一个自定义的服务。此同步机制可以将对应于每个产品的所有数据和索引都存储在Elasticsearch,每个产品作为一个document存储(这里的document相当于关系型数据库中的一行/row数据)。

当在该网页上的搜索条件中输入“用户的类型”,店面网络应用程序通过Elasticsearch查询该信息。 Elasticsearch返回符合标准的产品documents,并根据你喜欢的方式来分类文档。 排序可以根据每个产品的被搜索次数所得到的相关分数,或任何存储在产品document信息,例如:最新最近加入的产品、平均得分,或者是那些插入或更新信息。 所以你可以只使用Elasticsearch处理搜索。这取决于同步机制来保持Elasticsearch获取最新变化。

3、场景三:使用elasticsearch和现有的工具

在一些使用情况下,您不必写一行代码就能通过elasticssearch完成一项工作。很多工具都可以与Elasticsearch一起工作,所以你不必到你从头开始编写。

例如,假设要部署一个大规模的日志框架存储,搜索,并分析了大量的事件。
如图下图,处理日志和输出到Elasticsearch,您可以使用日志记录工具,如rsyslog(www.rsyslog.com),Logstash(www.elastic.co/products/logstash),或Apache Flume(http://flume.apache.org)。
搜索和可视化界面分析这些日志,你可以使用Kibana(www.elastic.co/产品/ kibana)。
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为什么那么多工具适配Elasticsearch?主要原因如下:

1)Elasticsearch是开源的。
2)Elasticsearch提供了JAVA API接口。

3)Elasticsearch提供了RESTful API接口(不管程序用什么语言开发,任何程序都可以访问)
4)更重要的是,REST请求和应答是典型的JSON(JavaScript对象 符号)格式。通常情况下,一个REST请求包含一个JSON文件,其回复都 也是一个JSON文件。

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和你一起,死磕Elasticsearch!
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作者:铭毅天下
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