1）易于部署；
2）无需额外的软件即可扩展到数百个节点；
3）内置RESTful API，上手快；
4）开源+更新快+社区相当活跃。
更重要的是Elastic已经形成了包含Elasticsearch、logstash、kibana、Beats等的Elastic Stack一体化解决方案。
在大家使用Elasticsearch作为备用选型方案期间，被问到最多的问题之一是：
“Elasticsearch作为解决方案需要注意什么？”
本文以15年国外经典博客的框架为线索，剔除过时的技术体系、技术栈内容，结合近千万级业务场景和最新Elastic技术洞察重新梳理出：Elasticsearch方案选型必须了解的10件事。
1、集群规模
Elasticsearch的优点在于它是非常容易扩展。但，索引和查询时间可能因许多因素而异。在集群规模层面一方面要考虑数据量，另一方面比较重要的衡量因素是项目/产品的指标要求。
要想达到吞吐量和CPU利用率的指标要求，建议进行一定量的测试，以确认集群承担的负载和性能瓶颈问题。
测试工具推荐：Apache Jmeter。
网上会有很多的一线互联网公司等的“他山之石”，但，方案仅供参考，需要自己结合业务场景、硬件资源进行反复测试验证。
2、节点职责
Elasticsearch节点可以是主节点（Master），数据节点（Data），客户端/路由节点（Client）或某种组合。 大多数人大规模集群选择专用主节点（至少3个），然后选择一些数据和客户端节点。
建议：职责分离，并您针对特定工作负载优化每种类型的节点的分配。
例如，通过分离客户端和数据节点提升性能。 客户端节点处理传入的HTTP请求，这使得数据节点为查询提供服务。
这并不是绝对的，有大量网友在社区反馈，分离客户端节点并没有提升性能，因实际场景而异，大规模数据增量的业务场景，职责分离必然是大势所趋。
3、安全
近期，未加任何安全防护措施的Elastic安全事件频发。建议在应用程序API和Elasticsearch层之间以及Elasticsearch层和内部网络之间保护您的Elasticsearch集群。
6.3+版本之后，xpack插件已经集成到Elastic产品线。（收费）
加一层Nginx代理，能防止未经授权的访问。
其他选型推荐：search-guard，readonlyRest等。
“裸奔的风险非常大”，进阶阅读：你的Elasticsearch在裸奔吗？
4、数据建模
4.1 使用别名
业务层面使用别名进行检索、聚合操作。
别名的好处：
1）将应用和索引名称隔离；
2）可以方便的实现跨索引检索。
4.2 数据类型选型
若不指定数据类型的动态映射机制，比如：字符串类型会默认存储为text和keyword两种类型，势必会增加存储成本。
建议：针对业务场景需求，静态的手动指定好每个字段的数据类型。
考虑因素包含但不限于：
1）是否需要索引；
2）是否需要存储；
3）是否需要分词；
4）是否需要聚合；
5）是否需要多表关联（nested类型、join或者是宽表存储）；
6）是否需要快速响应（keyword和long类型选型）
……
此处的设计时间不能省。
进阶阅读：干货 | 论Elasticsearch数据建模的重要性
5、检索选型
Elasticsearch查询DSL非常庞大。如果业务场景不需要计算评分，推荐使用过滤器filter。因为基于缓存，更高效。
查询相关的API包含但不限于：
match/multi_match
match_phrase/match_phrase_prefix
term/terms
wildcard/regexp
query_string
选型前，建议通过Demo验证一下是否符合预期。
了解如何编写高效查询是一回事，但让它们返回最终用户期望的结果是另一回事。
业务实战中，建议花一些时间调整分析器、分词和评分，以便ES返回期望的正确的命中。
6、监控和警报
请务必考虑一个完全独立的“监视”集群机制，该机制仅用于捕获有关群集运行状况的统计信息，并在出现问题时提醒您。
监控作用：能通过可视化的方式，直观的看到内存、JVM、CPU、负载、磁盘等的使用情况，以对可能的突发情况及早做出应对方案。
警报作用：异常实时预警。
ES6.X xpack已经集成watcher工具。它会监视某些条件，并在满足这些条件时提醒您。
举例：当某些状态（例如JVM堆）达到阈值时，您可以采取一些操作（发送电子邮件，调用Web钩子等）。
如果你的业务场景是：几乎实时地将数据写入Elasticsearch并希望在数据与某些模式匹配时收到警报，则推荐使用ElastAlert。
https://github.com/Yelp/elastalert
7、节点配置和配置管理
一旦拥有多个节点，就每个节点在软件版本、配置等方面保持同步变得具有挑战性。
有许多开源工具可以帮助解决这个问题。推荐：Chef和Ansible帮助管理Elasticsearch集群。
Ansible可以自动执行升级和配置传播，而无需在任何Elasticsearch节点上安装任何其他软件。
当前可能看不到对自动化的巨大需求，如果要从小规模开始发展，并且希望能够快速发展的话，一个使用Ansible编写的常见任务库可以使你在几分钟内从裸服务器转到完全配置的Elasticsearch节点，无需人工干预。
增量索引的管理推荐：rollover + curator + crontab，6.6版本的新特性：Index Lifecycle Management(索引生命周期管理），推荐尝鲜使用。
8、备份和恢复
经常被问到的问题1“ES中误删除的数据（delete或者delete_by_query）能恢复吗？”
——答案：如果做了备份，是可以的。如果没有，不可以。
问题2：“迁移节点，直接data路径原封不动拷贝可以吗？”
——答案：不可以，不推荐。推荐使用reindex或其他工具实现。
对于高可用性的业务系统，数据的备份功能非常重要。 由于数据的存储可能会涉及多个节点，依赖OS级文件系统备份可能会很冒险。
推荐使用Elasticsearch内置的“快照”功能，可以备份您的索引。
9、API选型
Elastic官方支持API，包含：JAVA、Java Script、.net、PHP、python、Ruby。
Elastic民间API（社区贡献）非常庞大：C++、Go等20多种。
API选型推荐使用：官方API。
原因：
1）版本更新及时、
2）新特性支持适配更新及时。
DSL开发推荐使用的Kibana的Dev-tool，非常高效、方便。
10、数据接入
将数据索引到Elasticsearch很容易。 根据数据源和其他因素，您可以自己编写，也可以使用Elastic中的Logstash工具。
Logstash可以查看日志文件或其他输入，然后有效地将数据索引到集群中。
其他大数据组件或开源项目也有类似的功能，举例：
kafka-connector，flume，canal等。
选型中，不一棵树上吊死，综合对比性能和稳定性，找适合自己业务场景的最为重要。
小结
安装和运行开箱即用的Elasticsearch集群非常简单。 使其适用于你的实际业务场景并满足你的性能指标非常不容易。
希望这个列表能助力你的Elastic方案选型，为选型扫清障碍。
期待反馈交流心得！
干货 | Elasticsearch方案选型必须了解的10件事！
原文：https://blog.51cto.com/14886891/2515545