本篇主要内容如下：
前言
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是 我们常说的 ELK 中的 K。
Kibana 界面如下图所示：
但这些日志检索原理是什么呢？这里就该我们的 Elasticsearch 搜索引擎登场了。
我会分为三篇来讲解 Elasticsearch（简称ES）的原理、实战及部署。
- 上篇： 讲解 ES 的原理、中文分词的配置。
- 中篇： 实战 ES 应用。
- 下篇： ES 的集群部署。
为什么要分成三篇，因为每一篇都很长，而且侧重点不一样，所以分成三篇来讲解。
一、Elasticsearch 简介
1.1 什么是 Elasticsearch?
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。
1.2 Elasticsearch 的用途？
Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：
- 比如一个在线网上商店，您可以在其中允许客户搜索您出售的产品。在这种情况下，您可以使用Elasticsearch 存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动完成建议。
- 比如收集日志或交易数据，并且要分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。在这种情况下，您可以使用 Logstash（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆栈的一部分）来收集，聚合和解析数据，然后让 Logstash 将这些数据提供给 Elasticsearch。数据放入 Elasticsearch 后，您可以运行搜索和聚合以挖掘您感兴趣的任何信息。
1.3 Elasticsearch 的工作原理？
Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成的。ES 在 Lucence 上做了很多增强。
Lucene 是apache软件基金会 4 的 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。（来自百度百科）
Elasticsearch 的原始数据从哪里来？
原始数据从多个来源 ( 包括日志、系统指标和网络应用程序 ) 输入到 Elasticsearch 中。
Elasticsearch 的数据是怎么采集的？
数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。这里用到了 Logstash，后面会介绍。
怎么可视化查看想要检索的数据？
这里就要用到 Kibana 了，用户可以基于自己的数据进行搜索、查看数据视图等。
1.4 Elasticsearch 索引是什么？
Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键 ( 字段或属性的名称 ) 和它们对应的值 ( 字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据 ) 之间建立联系。
Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。
在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。
1.5 Logstash 的用途是什么？
Logstash 就是 ELK 中的 L。
Logstash 是 Elastic Stack 的核心产品之一，可用来对数据进行聚合和处理，并将数据发送到 Elasticsearch。Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进行充实和转换。
1.6 Kibana 的用途是什么？
Kibana 是一款适用于 Elasticsearch 的数据可视化和管理工具，可以提供实时的直方图、线性图等。
1.7 为什么使用 Elasticsearch
- ES 很快，近实时的搜索平台。
- ES 具有分布式的本质特质。
- ES 包含一系列广泛的功能，比如数据汇总和索引生命周期管理。
