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了解了ES的使用场景，ES的研究、使用、推广才更有价值和意义。

1、场景—：使用Elasticsearch作为主要的后端

传统项目中，搜索引擎是部署在成熟的数据存储的顶部，以提供快速且相关的搜索能力。这是因为早期的搜索引擎不能提供耐用的​​存储或其他经常需要的功能，如统计。

Elasticsearch是提供持久存储、统计等多项功能的现代搜索引擎。
如果你开始一个新项目，我们建议您考虑使用Elasticsearch作为唯一的数据存储，以帮助保持你的设计尽可能简单。
此种场景不支持包含频繁更新、事务（transaction）的操作。

举例如下：新建一个博客系统使用es作为存储。
1）我们可以向ES提交新的博文；
2）使用ES检索、搜索、统计数据。

ES作为存储的优势：
如果一台服务器出现故障时会发生什么？你可以通过复制 数据到不同的服务器以达到容错的目的。
注意：
整体架构设计时，需要我们权衡是否有必要增加额外的存储。

2、场景二：在现有系统中增加elasticsearch

由于ES不能提供存储的所有功能，一些场景下需要在现有系统数据存储的基础上新增ES支持。

举例1：ES不支持事务、复杂的关系（至少1.X版本不支持，2.X有改善，但支持的仍然不好），如果你的系统中需要上述特征的支持，需要考虑在原有架构、原有存储的基础上的新增ES的支持。

举例2：如果你已经有一个在运行的复杂的系统，你的需求之一是在现有系统中添加检索服务。一种非常冒险的方式是重构系统以支持ES。而相对安全的方式是：将ES作为新的组件添加到现有系统中。
如果你使用了如下图所示的SQL数据库和ES存储，你需要找到一种方式使得两存储之间实时同步。需要根据数据的组成、数据库选择对应的同步插件。可供选择的插件包括：
1）mysql、oracle选择 logstash-input-jdbc 插件。
2）mongo选择 mongo-connector工具。

假设你的在线零售商店的产品信息存储在SQL数据库中。 为了快速且相关的搜索，你安装Elasticsearch。
为了索引数据，您需要部署一个同步机制，该同步机制可以是Elasticsearch插件或你建立一个自定义的服务。此同步机制可以将对应于每个产品的所有数据和索引都存储在Elasticsearch，每个产品作为一个document存储（这里的document相当于关系型数据库中的一行/row数据）。

当在该网页上的搜索条件中输入“用户的类型”，店面网络应用程序通过Elasticsearch查询该信息。 Elasticsearch返回符合标准的产品documents，并根据你喜欢的方式来分类文档。 排序可以根据每个产品的被搜索次数所得到的相关分数，或任何存储在产品document信息，例如：最新最近加入的产品、平均得分，或者是那些插入或更新信息。 所以你可以只使用Elasticsearch处理搜索。这取决于同步机制来保持Elasticsearch获取最新变化。

3、场景三：使用elasticsearch和现有的工具

在一些使用情况下，您不必写一行代码就能通过elasticssearch完成一项工作。很多工具都可以与Elasticsearch一起工作，所以你不必到你从头开始编写。
例如，假设要部署一个大规模的日志框架存储，搜索，并分析了大量的事件。
如图下图，处理日志和输出到Elasticsearch，您可以使用日志记录工具，如rsyslog（www.rsyslog.com），Logstash（www.elastic.co/products/logstash），或Apache Flume（http://flume.apache.org）。
搜索和可视化界面分析这些日志，你可以使用Kibana（www.elastic.co/产品/ kibana）。

##为什么那么多工具适配Elasticsearch？主要原因如下：
1）Elasticsearch是开源的。
2）Elasticsearch提供了JAVA API接口。
3）Elasticsearch提供了RESTful API接口（不管程序用什么语言开发，任何程序都可以访问）
4）更重要的是，REST请求和应答是典型的JSON（JavaScript对象 符号）格式。通常情况下，一个REST请求包含一个JSON文件，其回复都 也是一个JSON文件。

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作者：铭毅天下
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