开篇
ElasticSearch 可伸缩,灵活查询。
根据数据格式分类
结构化数据
结构化数据我们一般用特定的结构来组织和管理数据, 一般表现为二维的表结构。数据的信息是有关系的,比如用户信息中的姓名、年龄、性别等,我们一般把这样的数据保存到关系型数据库中。比如Mysql、Oracle、MSSQL、Postgres等数据库。可以通过SQL语句来进行查询,为了提高效率我们可以通过一些索引等技术优化查询。
优点:
1、 方便管理;
2、 方便查询;
缺点:
1、 结构难以扩展;
非结构化数据
所谓的非结构化数据就是无法二维表结构来表现数据的数据, 比如服务器运行日志,报表,文档,视频、图片等。这类数据维度广、数据量大,数据存储和查询的成本非常大,往往需要专业的人士通过大量的数据模型来进行处理,这样的数据一般保存到NoSql数据库中,比如MongoDB,Redis,Hbase,这样的数据库一般都是采用key-value结构来进行保存数据的。通过key来查询数据,相对来说比较快。
半结构化数据
半结构化数据就是说将数据的结构和内容混在一起,他没有明显的区分,比如xml,html文档。这样的数据我们一般也是保存到mongodb,redis当中。缺点就是在于我们查询他的内容比较困难。
Elastic Search的产生
生活中很多场景下我们搜索的对象并非都是关系型结构化的信息,我们无法像数据库模糊查询那样模糊匹配,更不可能遍历所有的内容做匹配,毕竟查询的目的是为了快速找到你想要的信息。所以对如何查询结构化数据和非结构化里面的内容,并且准确的查询是非常重要的。Elastic Search软件就是为了解决这样的问题而产生的软件。
随时5G时代的到来海量数据充斥着我们生活的方方面面。实时数据的采集、分析、存储就是计算机数据处理技术未来发展的方向,Elastic Search在这些方面的表现是非常抢眼的。
Elastic Search是什么
Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。作为Elastic Stack的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。 Elasticsearch,简称ES,ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎。