1、课程介绍

1.1 ES 8.x 演化进程

版本号	发布日期	多少个次要版本迭代	历时
8.0	2022年2月11日	？	至今
7.0	2019年4月11日	17个次要版本	34个月
6.0	2017年11月15日	8个次要版本	17个月
5.0	2016年10月27日	6个次要版本	13个月

2、Elasticsearch 是什么

2.1 概念

2.1.1 标准定义

Elasticsearch（以下简称 ES）是一个天生支持分布式的搜索、聚合分析和存储引擎。

2.1.2 其他形式

ES 是一个基于 Java 语言开发的，基于 Lucene 的开源分布式搜索引擎。

2.2 Elastic Stack

Elasticsearch 同时也是 Elastic 技术体系（Elastic Stack）中最核心的成员。

Elastic Stack 技术栈除了 ES 之外，还囊括了：

• Kibana：提供了功能强大的图形化工具。
• Logstash：动态数据收集管道
• Beats：轻量化数据采集器

ELK 到底是什么呢？

“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。

Elastic Stack 是 ELK Stack 的更新换代产品。

2.2.1 一切都起源于 Elasticsearch

ES 这个开源的分布式搜索引擎基于 JSON 开发而来，具有 RESTful 风格。它使用简单，可缩放规模，十分灵活，因此受到用户的热烈好评，而且如大家所知，围绕这一产品还形成了一家专门致力于搜索的公司。

2.2.2 引入 Logstash 和 Kibana

Elasticsearch 的核心是搜索引擎，所以用户开始将其用于日志用例，并希望能够轻松地对日志进行采集和可视化。有鉴于此，我们引入了强大的采集管道 Logstash 和灵活的可视化工具 Kibana。

2.2.3 然后向 ELK 中加入了 Beats

“我只想对某个文件进行 tail 操作，”用户表示。我们用心倾听。在 2015 年，我们向 ELK Stack 中加入了一系列轻量型的单一功能数据采集器，并把它们叫做 Beats。

2.2.4 Elastic Stack 应运而生

和用户一直以来熟知并喜爱的开源产品一模一样，只是集成程度更高了，功能更加强大了，入门也更加容易了，而且可以带来无限可能。

Elastic Stack 就是 ELK Stack，但是更加灵活，可以帮助人们出色完成各项事务。

3、ES 用来解决什么问题

3.1 ES 的核心价值

Elasticsearch 是解决海量数据全文检索的不二之选！

3.2 以下场景 ES 并非首选

• 管理数据
• 事务场景
• 大单页查询
• 数据实时写入或更新

3.3 选型

4、哪些场景应该使用 ES

4.1 为何要学习ES

Shay Banon said：Search is something that any application should have

4.2 应用场景广泛

众所周知！几乎没有一款软件是没有搜索功能的。而毫不客气的说，只要是用到搜索的场景，ES 几乎都可以说是最好的选择。

搜索引擎各大电商平台导航、打车、外卖软件音视频软件GithubELK日志系统站内搜索等

5、特点

• 基于 Java 语言开发
• 基于 Lucene 框架
• 仅支持 Json 的数据格式
• 原生支持分布式
• 支持 PB 级数据量
• 跨语言
• 高性能、高可用、易扩展
• 开箱即用、上手简单
• 潜力巨大、可开发性强
• 开源、免费