为什么要学习 ElasticSearch ？
ElasticSearch（ES）作为一款优秀的分布式搜索分析引擎，越来越受到许多互联网公司的关注，像小米、滴滴出行、携程旅游、阿里云和腾讯云等都在使用 ElasticSearch 。
最知名的应用公司就是 GitHub，它采用 ES 作为搜索引擎对代码进行搜索。虽然它是一款优秀的分布式搜索引擎，但是它强大的查询、分析、聚合能力使得它与数据库的边界越来越模糊。因此很多大公司都喜欢用 ES 作为数据库来存储日志或者其他业务数据，最常见的结合就是通过 Kafka 、 Redis 来作为数据源，logstash 进行转化，ES 对数据存储，kibana 对数据进行展示， ES+logstash+kibana（ELK）一体化的日志分析、业务指标分析。
越来越多的公司使用 ElasticSearch ，这门技术已经不仅仅是大数据工程师必须要掌握的了，ES 还提供了 Java ，python 等 API，因此 ES 将会成为 Java 工程师与 Python 工程师必不可缺的工具，灵活应用 ES 将会成为你未来最有竞争力的能力。
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为什么不使用 MySQL，Oracle 或者 Hbase
传统数据库优点是结构化查询，查询速度快、安全。但是当数据量较大时候，无论是查询还是插入都会变的十分缓慢，当然 MySQL 也可以做成分布式，但是部署以及维护成本较高。Oracle 查询速度是很快的，即使数据量较大，查询速度也不会很慢，但是有多少公司愿意负担这个费用呢？
为什么不使用 Redis 或者 Hbase 呢？
对于文档数据库，每个数据库都有其应对的需求，就 Redis 而言，Redis 更适合做缓存数据库，查询速度非常快，但是它的数据结构是键值对，不能够进行复杂的需求查询，只能给一个 key 然后返回结果。Hbase 是基于Hadoop 的数据库，它的特点是能够存储海量数据，并且扩展起来简单，因为底层是基于 HDFS 的。对于实时需求任务，以及在线分析就比较困难，不可能把所有数据都加载出来，或者写一个 MapReduce job 来进行任务分析，这样的工程是比较耗费资源的。
ES 是分布式的，并且在数据量超大的情况下其查询速度也嗖嗖的快。另外对象中无论是怎样的复杂关系，都可以用 JSON 格式表达出来，可读性较高，ES 就是以 JSON 数据格式存储数据。并且支持在线分析、实时分析。ES 是基于存储、查询、聚合分析和可视化于一体的解决方案。
什么样的数据适合存进去呢？
日志数据，一般如果程序遇到什么问题都可以通过查询日志分析来定位错误的地方，这种需求肯定是能够过关键字查询，能够在线可视化分析。这个需求就不合适放在传统数据库中，因为日志冗余大，而且涉及很多文本查询，使用传统数据库是非常不方便的，Redis 等文档数据库更不适合。ES 正好就是全文本检索系统，且是分布式的适合这个需求。另外指标数据也是适合存进去的，指标实时在线监控、报警等，ES 提供了一整套解决方案。
所以说不同的数据库或者全文检索系统都有其专门的应用场景，当涉及到实时，文本检索，数据量大，可视化分析，聚合分析的时候都可以考虑使用 ES 来作为解决方案。
ElasticSearch 能够做什么？
从数据获取，存储计算到可视化，ES 开发了一整套解决方案，Logstash 、Beat 负责数据抓取，ES 负责存储计算，kibana 对数据进行展示分析。另外还有收费的 X-Pack 可以实现安全、告警、监控和 ML 等更丰富的功能。ES 在搜索、日志分析、指标分析和安全分析等领域应用广泛。从前端到后端到数据分析，从云服务到最流行的机器学习，ES 都提供了一整套解决方案。
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