ES简介
Elasticsearch
是一个开源的分布式 RESTful
搜索和分析引擎，能够解决越来越多不同的应用场景。Elasticsearch
是一个高度可扩展的开源分布式全文本搜索和分析引擎。它使您可以快速，近乎实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作支持具有复杂搜索功能和要求的应用程序的基础引擎/技术。提供了丰富的 RESTful
API.
这里 特别记住 搜索 和 分析 这两个词，后面我们花大量篇幅去学习 ES
的这两个功能，体验 ES
的强大之处。
ES发展历史
2010年2月 第一次发布
2014年1月 发布了1.0版本
2015年10月，发布2.0版本
2016年10月，发布5.0版本
支持 lucene 6.x.性能提升。默认打分机制从TF-IDF 改为 BM25 支持 Ingest节点 Painless Scripting / Completion Suggested 支持 / 原生的 Java Rest 客户端 Type 标记为 deprecated , 支持 keyword 的类型 性能优化 内部引擎移除了避免同一文档并发更新的竞争锁，带来了15%-20%的性能提升 Instant Aggregation ，支持分片上聚合的缓存 新增了 Profile API
2017年10月， 发布6.0版本
支持 Lucence 7.x版本 新增功能: 跨集群复制, 索引生命周期管理, SQL的支持 更友好的升级和数据迁移: 在主要版本之间的迁移更为简化，体验升级。全新的基于操作的数据复制框架，可以加快数据恢复。 性能优化: 有效存储稀疏字段的新方法，降低了存储成本。在索引时进行排序，可以加快排序的查询性能。
2019年4月，发布7.0版本
支持 Lucene 8.0 版本 重大改进 - 正式废除单个索引下多个Type的支持 7.1开始，Security 功能免费使用 ECK - 支持Elasticsearch operator on kubernetes 新功能: New Cluster Coordination, Feature-Complete High Level Rest Client, Script Score Query 性能优化: 默认的Primary Shard数从5改为1，避免Over Sharding. 性能优化，更快的Top K
7.10
ES的索引速度提升了20%。 我们重新引入了时间点(pit)，这是一种保存搜索索引状态的轻量级方法。凹坑通过使ui更具反应性来改善最终用户体验。 默认情况下，我们使大多数EQL运算符和函数区分大小写。我们还添加了：，一个新的不区分大小写的equal运算符。专为安全用例而设计 REST API对系统索引的访问已弃用 系统索引的新线程池。添加了两个新的线程池：system_read和system_write。这些线程池可确保对Elastic Stack至关重要的系统索引（例如安全性或Kibana所使用的系统索引）在集群承受沉重的查询或索引负载时保持响应能力。system_read是固定线程池，用于管理针对系统索引的读取操作的资源。同样，system_write是一个固定线程池，用于管理用于针对系统索引的写操作的资源。两者的最大线程数等于可用处理器的5或一半，以较小者为准。
ES的生态圈
elastic search
Elasticsearch
是Elastic Stack
核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash
和 有助于收集，聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch
中。使用 ，您可以交互式地探索，可视化和共享对数据的见解，并管理和监视堆栈。Elasticsearch
是发生索引，搜索和分析 魔力的地方。
Elasticsearch
为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您是结构化文本还是非结构化文本，数字数据或地理空间数据，Elasticsearch
都能以支持快速搜索的方式有效地对其进行存储和索引。您不仅可以进行简单的数据检索，还可以聚合信息来发现数据中的趋势和模式。随着数据和查询量的增长，Elasticsearch
的分布式特性使您的部署可以随之无缝地增长。
kibana
Kibana
是一个开源的分析和可视化平台。使用Kibana
来探索你的Elasticsearch
数据，然后建立漂亮的可视化和仪表板。Kibana
具有管理弹性栈的UI。管理您的安全设置，分配用户角色，拍摄快照，卷起您的数据，以及更多，都从一个Kibana UI
的便利。Elastic
栈解决方案的集中式中心。从日志分析到文档发现.
beats
Beats
是您作为代理安装在服务器上的开源数据发送者，用于将运营数据发送到Elasticsearch
。其提供了数据审核,日志文件，云数据,可用性,系统日志，指标，网络流量，Windows
事件记录等功能。Beats
可以将数据直接发送到Elasticsearch
或通过Logstash
发送，您可以在此处进一步处理和增强数据，然后再在Kibana中进行可视化。beats
为不同的功能，提供了不同的组件，可以根据自己的需求，安装特定的产品.
logstash
Logstash
是一个具有实时管道功能的开源数据收集引擎。Logstash
可以动态地统一来自不同数据源的数据，并将数据规范化到您选择的目的地。为各种高级下游分析和可视化用例清理和民主化所有数据。虽然Logstash
最初推动了日志收集方面的创新，但它的功能远远超出了这个用例。任何类型的事件都可以通过大量的输入、过滤和输出插件来丰富和转换，并且使用许多本地编解码器进一步简化了吸收过程。
x-pack
x-pack是elasticsearch的一个扩展包，将安全，警告，监视，图形和报告功能捆绑在一个易于安装的软件包中，可以轻松的启用或者关闭一些功能
ES的应用场景
将搜索框添加到应用或网站 存储和分析日志，指标和安全事件数据 使用机器学习来实时自动建模数据行为 使用Elasticsearch作为存储引擎自动化业务工作流程 使用Elasticsearch作为地理信息系统（GIS）管理，集成和分析空间信息 使用Elasticsearch作为生物信息学研究工具来存储和处理遗传数据 ....
最后
希望和你一起遇见更好的自己
