与标准sql查询相比，使用Elasticsearch有哪些用例？[已关闭]

Question

我刚刚开始使用Elasticsearch，我看到的一个主要用例是它在大型数据集上的搜索的可伸缩性，但除此之外，您什么时候想用它来代替用传统RDBMS创建sql查询？

Answer 1

有两个主要的Elasticsearch用例：

1. 文本搜索

当您进行大量文本搜索时，您需要使用Elasticsearch，因为传统的RDBMS数据库的性能不是很好（配置差，充当黑盒，性能差）。Elasticsearch是高度可定制的，可以通过插件扩展。您可以在不需要太多知识的情况下快速构建健壮的搜索。

2. 记录和分析

另一个边缘案例是，很多人使用Elasticsearch来存储来自不同来源的日志（以集中它们），这样他们就可以分析它们并从中获得意义。在这种情况下，Kibana变得很方便。它允许您连接到Elasticsearch集群并立即创建可视化。例如，Loggly（记录）使用Elasticsearch和Kibana构建。

请记住，您不想将Elasticsearch用作主要数据存储。此处的原因：ElasticSearch作为一个主数据存储相对于写丢失、数据可用性等因素的可靠性如何

更新

我觉得第二部分不再紧张，这实际上是Elastic作为一家公司在过去一年里做得很好的地方。随着当前DevOps的移动、CI/CD管道、来自各种来源的度量数量的增加，ELK成为基础设施监控的实际选择，它不再只是一个分布式RESTful文本搜索引擎。它有一套令人惊叹的产品：

• Logstash（大量数据输入）
• 跳动
  • 文件节拍
  • Metricbeat公司
  • Packetbeat（分组节拍）
  • 温洛格巴特
• 基巴纳
  • 图表
  • 时间
• X-Pack（高级）
  • 警报
  • 报告
  • 安全
  • 机器学习
  • 跨数据中心指标

由社区构建的生态系统正在ELK堆栈周围发展，扩展了当前的功能，其中很少值得一提：

• 弹性警报
• 搜索守卫

Answer 2

再加上另一个答案，日志记录和搜索仍然是一个主要用例，但现在度量和分析变得更加重要。

我相信，这篇文章总结了推动大数据新用例的市场变化。关于开源数据库，您真正需要了解的所有信息

随着Web2.0的出现，静态网页已经成为动态的社交媒体无处不在。每个人都在推特、发帖、，博客、vlogging、共享照片、聊天和评论。这个物联网（IoT）正在兴起——一个快速增长的物联网网络收集和交换数据的连接设备，如传感器和智能设备。这里有一些很好的例子。

总之，这产生大量企业想要吸收的新数据用于保持领先，提供产品推荐等功能以及更好的客户体验。可以在搜索中分析数据欺诈检测和行为等应用程序的模式分析。许多新数据是非结构化的，这意味着不能整齐地存储在表格数据库中。

想象一下尝试设计一个数据库，用于保存您的杂货店购物数据-您喜欢什么，如何无论你喜欢牛奶还是奶油配咖啡，你都会经常买。需要新类型的数据库来存储新数据非关系型，理想情况下成本较低。按铃了吗？不是NoSQL中的关系型和开源中的低成本。

我采访过的一位Elasticsearch架构师说，Elasticsearch在公司中使用的数据中，80%是非结构化的，而20%是结构化的。公司正在寻找非结构化数据，以发现罕见或异常的数据模式。他们还使用Elasticsearch监视数据模式。例如，一家大型零售商正在使用Elasticsearch进行实时跟踪，以确保商店有足够的资金供应，供人们在发薪日兑现支票。

根据我自己的搜索用例经验，我们不仅使用模糊搜索，还将其发展为自动完成和快速搜索。从我所看到的来看，一旦您开始使用Elasticsearch，您就开始演变为其他用例，以补充您已有的用例。现在我们已经在公司建立了Elasticsearch作为模糊搜索引擎，我们现在有其他团队在研究日志分析和指标。

以下是一些关于此主题的更深入的其他资源：

• Elasticsearch用例、用户故事
• Elasticsearch的用途
• Elasticsearch分析用例
• 文档存储的Elasticsearch用例
• 使用Elasticsearch的图形
• 法医学分析：巴拿马论文与人群智慧
• 使用Elasticsearch的机器学习简介