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业务需求痛点
- 业务增长，查询条件越来越多，索引越来越多
业务发展初期，数据量不多。查询，写入都很快。随着业务的发展，数据量增大，出现慢查询，开始往表里不断的加索引，保证数据查询效率。但是当数据量继续增大，业务查询越来越复杂。程序员天天想着这个表怎么加索引。索引的增加，写入数据的时间成本越来越高。
- 表数据增加，数据拆分越来越复杂
数据量增大，开始进行分表处理。慢慢的发现，尼玛，分的表越来越多。再这么下去，这台数据库服务器上都容不下他了，这是要做数据分片的操作啊。分表已经够费劲了，还要分片?
- 全文检索功能
嗨，哥们，给我加个全文搜索的功能。简单的一句话，你心里十万个草泥马。这么多的数据量你让我搞全文搜索。
上面业务通点总结起来就是要查的快，要分布式，要全文搜。
ES 能解决什么问题
S主要运用于全文搜索、数据分析， 底层使用开源库Lucene，拥有丰富的REST API。内部分布式的数据存储、倒排索引等设计，使其可以快速存储、搜索、分析海量数据。典型的使用方和应用场景，如github,StackOverflow，elasticsearch+logstash+kibana 一体化的日志分析。
ES 搜索为什么快的原因
对于mysql中如上的数据表，ES会对每个字段的值建立索引，通过索引的值去找数据，而且这些索引都是在内存里面的。
name段索引：
age字段索引
address 字段索引
这样，当我们要找上海市，年龄为21岁的数据就能够通过address,age索引快递定位到数据id=2的是我们需要查找的。
然后在从磁盘中把数据id=2的数据读取出来。
上面的其实就是ES中倒排索引的一个简化版本。
实际上的ES的倒排序使用的是前缀作为索引，同时会使用*FST*对索引数据进行压缩，以保证在内存的数据量不会因为索引多而带来比较大的内存消耗。
对于上面的数据表，如果采用HashMap的方式对name字段索引的话，索引所占用内存20个字节。
但是如果转换成FST结构的话，可以用四个字节表示name,总共占用内存为4+4*3=16。(假设数据范围只有M,i,e,c) 四个字符。
ES 分布式数据结构设计
- 数据分片均衡
分片是 Elasticsearch 在集群中分发数据的关键。文档存储在分片中，然后分片分配到集群中的节点上。当集群扩容或缩小，Elasticsearch 将会自动在节点间迁移分片，以使集群保持平衡。
- 数据可靠
分片有主分片，复制分片。复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的 shard 取回文档。
每个主分片都有一个或多个副本分片，当主分片异常时，副本可以提供数据的查询等操作。主分片和对应的副本分片是不会在同一个节点上的 。
- 分布式搜索
分片本身就是一个完整的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，能处理的搜索吞吐量就越大
ES 集群中每个节点通过路由都知道集群中的文档的存放位置，所以每个节点都有处理读写请求的能力。
在一个写请求被发送到某个节点后，该节点即为协调节点，协调节点会根据路由公式计算出需要写到哪个分片上，再将请求转发到该分片的主分片节点上。如果是查询操作，则协调节点会将请求分发到其他分片上，其他分片查询结果之后再由协调节点将数据组装返回。
所以，引入ES，能够实现帮你解决数据量多，分布式查询问题。同时ES会自动的替你对所有字段建立索引，以实现高性能的复杂聚合查询，因此只要是存入ES的数据，无论再复杂的聚合查询也可以得到不错的性能，而且你再也不用为如何建立各种复杂索引而头痛了。另外，ES支持多种分词器，对全文搜索支持更加高效。
ES引入会有什么样的问题
- 字段类型无法修改、写入性能较低和高硬件资源消耗
ES需要在创建字段前要预先建立Mapping，Mapping中包含每个字段的类型信息，ES需要根据Mapping为字段建立合适的索引。由于这个Mapping的存在，ES中的字段一但建立就不能再修改类型了。ES在数据结构灵活度上高于MySQL但远不如MongoDB
- 不支持事务,JOIN
- 吃硬件
ES的排序和聚合(Aggregation)操作会把几乎所有相关不相关的文档都加载到内存中，一个Query就可以很神奇地吃光所有内存，现在新的Lucene版本优化了基于硬盘的排序，但也仅当你使用SSD的情况下，才不会牺牲过多的搜索性能。其他的问题还包括，大量的增量写操作会导致大量的后台Merge，CPU和硬盘读写都会很容易达到瓶颈。ES确实在横向Scale方面做的很出色，但前提是有足够的预算买硬件。
- 数据实时性
每当有新增的数据时，就将其先写入到内存中，在内存和磁盘之间是文件系统缓存，当达到默认的时间(1秒钟)或者内存的数据达到一定量时，会触发一次刷新(Refresh)，将内存中的数据生成到一个新的段上并缓存到文件缓存系统 上，稍后再被刷新到磁盘中并生成提交点。因此，从Index请求到对外可见能够被搜到，最少要1秒钟的数据延时。
- 不支持数据的权限管理
总结
ES香不香看你怎么用。有人用的很爽，有人用的很痛苦。用好了就少加班调索引，调sql。用不好就常加班调ES。
优点：
- 1.高并发
- 2.容错能力比mg强。比如1主多从，主片挂了从片会自动顶上
- 3.满足大数据下实时读写需求，无需分库(不存在库的概念)。
- 4.易扩展。分片数据自动均衡
- 5.支持较复杂的条件查询，group by、排序都不是问题
缺点：
- 1.不支持事务
- 2.读写有一定延时
- 3.无权限管理
- 4.吃硬件
