1.ElasticSearch在数据库引擎的排名

    ElasticSearch是一个存储引擎，所以我们看看ElasticSearch在DB-Engines 的2020年12月份最新排名（https://db-engines.com/en/ranking）。

DB-Engines排行评分方法是从网站上提及的次数、搜索的热度、论坛上提及的次数、相关职位的数量、相关的个人主页的数量和社交网络中的相关性等6个纬度进行打分，评分相对客观。技术是我们谋生的工具，我们在选择技术的时候要选择评分高的技术学习，这样无论是就业也好，还是工作中做出突出的成绩都是有帮助的。

db-engines2020年12月排行

2.哪些产品或公司在使用ElasticSearch？

我们来看看国外哪些公司在使用ElasticSearch：

1）Github（一个面向开源及私有软件项目的托管平台）。

“Github使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿的文件和1300亿行的代码”。Github在2013年1月升级了他们的代码搜索，由solr转为Elasticsearch，目前集群规模为26个索引存储节点和8个客户端节点（负责处理搜索请求），详情请看官方博客：https://github.com/blog/1381-a-whole-new-code-search

2）Foursquare

”实时搜索5千万地点信息？Foursquare每天都用Elasticsearch做这样的事“。Foursquare是一家基于用户地理位置信息的手机服务网站，并鼓励手机用户同他人分享自己当前所在地理位置等信息。与其他老式网站不同，Foursquare用户界面主要针对手机而设计，以方便手机用户使用。

3）SoundCloud

“SoundCloud使用Elasticsearch来为1.8亿用户提供即时精准的音乐搜索服务”。SoundCloud是一家德国网站，提供音乐分享社区服务，成长很快，Alexa世界排名已达第236位。你可以在线录制或上传任何声音到SoundCloud与大家分享，可在线上传也可以通过软件客户端来上传音乐文件，没有文件大小限制，但免费版限制上传音频总长不可超过2个小时播放时长，每首歌曲限最多100次下载。SoundCloud允许音乐通过Flash播放器方式嵌入到网页中。

4）Fog Creek（美国的一家软件公司）

“Elasticsearch使Fog Creek可以在400亿行代码中进行一个月3千万次的查询“。

5）StumbleUpon

”Elasticsearch是StumbleUpon的关键部件，它每天为社区提供百万次的推荐服务“。StumbleUpon是个能发现你喜欢的网页的网站，进去时先注册，注册完就选择你感兴趣的东西，它会自动帮你推荐一些网页，如果你喜欢这个网页就点喜欢按钮，按 stumble按钮就会推荐下一个网页。目前其数据量达到 25亿，基本数据存储在HBase中，并用 elasticsearch建立索引，elasticsearch 在其中除了用在搜索功能还有在推荐和统计功能。之前他们是使用solr作为搜索，由于solr满足不了他们的业务增长需要而替换为 elasticsearch。

6）Mozilla

Mozilla公司以火狐著名，它目前使用 WarOnOrange 这个项目来进行单元或功能测试，测试的结果以 json的方式索引到elasticsearch中，开发人员可以非常方便的查找 bug。Socorro是Mozilla 公司的程序崩溃报告系统，一有错误信息就插入到 Hbase和Postgres 中，然后从 Hbase中读取数据索引到elasticsearch中，方便查找。

7）Sony

Sony公司使用elasticsearch 作为信息搜索引擎

8）Infochimps

“在 Infochimps，我们已经索引了25亿文档，总共占用 4TB的空间”。Infochimps是一家位于德克萨斯州奥斯丁的创业公司，为大数据平台提供商。它主要提供基于hadoop的大数据处理方案。

国外使用ElasticSearch的案例

我们来看看国内哪些公司在使用ElasticSearch：

在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米，vivo 等诸多知名公司都在使用Elasticsearch，多到不能穷举，主要用于日志搜集分析、用于APP综合搜索、订单系统搜索、企业级网站搜索等方面，以下就举几个典型的案例。如果有兴趣可以去搜索案例相关的架构方案文章，参考学习。

1.京东到家

Elasticsearch做为一款功能强大的分布式搜索引擎，支持近实时的存储、搜索数据，在京东到家订单系统中发挥着巨大作用，目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档，日均查询量达到5亿。

2.携程网

选择对分片后的数据库建立实时索引，把查询收口到一个独立的Web Service，在保证性能的前提下，提升业务应用查询时的便捷性。目前，最大的日志单集群有120个data node，运行于70台物理服务器上。数据规模如下:单日索引数据条数600亿，新增索引文件25TB (含一个复制片则为50TB)，业务高峰期峰值索引速率维持在百万条/秒，历史数据保留时长根据业务需求制定，从10天 - 90天不等，集群共3441个索引、17000个分片、数据总量约9300亿, 磁盘总消耗1PB。

3.去哪儿

Elasticsearch分布式搜索储存集群的引入，就是为了解决订单数据的存储与搜索的问题。订单复杂查询直接走Elasticsearch，基于OrderNo的简单查询走DB，Elasticsearch 中索引设置了8个分片，目前ES单个索引的文档达到1.4亿，合计达到2亿条数据占磁盘大小64G，集群机器磁盘容量240G。

4.滴滴出行

滴滴2016年初开始构建 Elasticsearch 平台，如今已经发展到超过 3500+ Elasticsearch 实例，超过 5PB 的数据存储，峰值写入 tps 超过了 2000w/s 的超大规模。Elasticsearch 在滴滴有着非常丰富的使用场景，例如线上核心的打车地图搜索，客服、运营的多维度查询，滴滴日志服务等近千个平台用户。

总体来说，在这个大数据爆发的时代，用户体验至上的时代，5G极速带宽的时代，高延迟几乎是一种不能接受的事情，无论是实时搜索业务还是数据分析业务，性能和巨量的数据又是我们提升体验的一对矛盾，ElasticSearch利用其低延迟、轻量级、易维护、分布式、高可用、高扩展性的特点，很好的解决了很多互联网产品的业务问题，大大提升了用户体验，让很多中小型公司的提供高性能的互联网产品成为可能。