1.什么是ElasticSearch
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
2.ElasticSearch的使用案例
- 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
- 维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构
- SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”
- 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
- 新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
- 阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
3.ElasticSearch对比Solr
当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞，查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。
随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而Elasticsearch却没有明显的变化。
综上所述，Solr的架构不适合实时搜索的应用。
实际生产环境测试，下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。
ElasticSearch vs Solr 总结
（1）二者安装都很简单。
（2）Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。
（3）Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。
（4）Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供
（5）Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。
（6）Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
