1.产生的背景是大规模数据要如何去进行检索，怎么样去保证数据的安全，出现单点故障不会造成影响，以及如何备份与提高检索的速度
2.Elasticsearch是一款基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，全文检索引擎，它是由java开发的，但是目的在于通过简单的restful api来隐藏Luncene的复杂性，使得全文检索变得简单
3.Lucene与Elasticsearch的关系？
Luncene只是java的一个库，只能java来使用，而Elasticsearch是基于Luncene来封装的，做成服务，通过restful来调用，使用全文检索
4.Elasticsearch与solr
solr也是一个全文检索引擎，传统的如银行等用solr比较多，而新兴的互联网用Elasticsearch比较多
5.es核心概念有以下几点：
集群：多台服务器的集合，称为es的集群
节点： 集群的每一个服务器称为节点
分片：对数据进行分片，分别放在不同的节点上
副本：为提高查询吞吐量或者实现高可用性，可以使用分片副本（分片副本存不同的内容）
全文检索：分词和全文检索
6.es跟mysql比较
mysql es
数据库 索引
表 类型
一条条的数据 文档
一列列的字段 字段
字段的属性 映射
索引 所有字段建立索引（倒排索引）
增删改查 get，post，delete请求
7.ELK指的是Elasticsearch——Logstash+kibana
日志的收集和分析系统
8 Elasticsearch索引到底能处理多大数据
-es一个索引（数据库）可以有多个分片，一个分片是一个lucene的索引
-lucene一个索引不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条
-理论上是可以无限加的
1.基于java开发的，安装jdk，windows上安装（jdk 1.8 以上）,一路下一步（jdk，jre）,(不需要配置环境变量了)
2.安装es(去官网下载相应的版本,es+kiban. 注意版本一定要对应)
-haystack：不支持es，6以上版本，django上做全文检索的框架（对接es，对接solr，对接whoosh）
-whoosh-纯Python的全文搜索库，Whoosh是索引文本及搜索文本的类和函数库。它能让你开发出一个个性化的经典搜索引擎
-6以后，不允许一个索引下建多个type（类型）---》一个数据库只能有一个表
3.解压到指定目录（随便，不要有空格，中文 ）
4.启动es
-到es的bin路径下，elasticsearch.bat
-Kibana 就是es的客户端（官方提供，相当于Navicat）
-Elasticsearch-head 就是es的客户端（第三方的，相当于Navicat）
5.启动kibana
-修改kibana配置文件
server.port: 5601
server.host: "127.0.0.1"
server.name: lqz
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200/"]
-配置跨域(改es的配置)
-elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
-到kibana的bin路径下，kibana.bat 启动
6. 启动Elasticsearch-head（第三方用node 写的一个es客户端）
-node 环境要装好
-下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
-解压
-执行
npm install
npm run start
http://localhost:9100/
# kibana:官方提供的es客户端，主要用来做增删查改，有提示（postman，Elasticsearch-head）
# Elasticsearch-head ：看集群的状态，索引的状态
原文：https://www.cnblogs.com/godlover/p/13174026.html