一文帮你彻底搞明白ElasticSearch

4)百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线(包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等)，单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。

4.2 我们也需要

实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。

近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析(aggregation)和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析(aggregation)的特性，针对数据进行多维度的分析。

ES在某些场景下替代传统DB

个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求;而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。

由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求(比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景)，所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

5. ES的应用场景是怎样的?

通常我们面临问题有两个：

1)新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器;

2)现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。

一线公司ES使用场景：

1)新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志https://dockone.io/article/505

2)阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系https://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html

3)有赞ES 业务日志处理https://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/

4)ES实现站内搜索https://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html

（编辑：好传媒网）

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