### **一、ElasticSearch是什么** ***** > ElasticSearch，简称es，es是一个开源的**高拓展**的**分布式全文检索引擎**，它可以近乎**实时的存储**、**检索数据**；本身拓展性很好，它可以拓展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用java开发并使用Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单 > 据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，2016年1月，ElasticSearch已超过solr等成为排名第一的搜索引擎类应用 <blockquote class="success">ElasticSearch与solr比较</blockquote>    >1. es基本就是开箱使用，非常简单，Solr安装比较复杂一点 >2. 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 >3. 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。 >4. Solr官方提供的功能更多，而ElasticSearch本身更注重与核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化页面需要kibana友好支撑 >5. Solr查询快，但更新索引满，用于电商等查询多的应用 >6. ElasticSearch建立索引快（查询慢），实时性查询快，用于facebook新浪等搜索 >7. Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但ElasticSearch更适用新兴的实时搜索应用 >8. Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而ElasticSearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高 ### **二、为什么要用ElasticSearch** >公司业务涉及到法律文本的检索，为了提高法律文本库检索效率又要实现复杂的全文检索，如果单纯使用关系型数据库，针对海量的数据的检索则会十分的缓慢，于是综合考虑使用es结合关系型数据库来实现法律文本库的高级检索功能。接下来会使用ELK来实现完整的检索功能。 <blockquote class="success">什么是ELK</blockquote> >**ELK** 提供了一整套解决方案,并且都是开源软件，之间互相配合使用,完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。ELK 这个首字母缩写代表三个得到广泛应用的开源项目的集合:E=Elasticsearch(基于 Lucene)，L=Logstash，K=Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。 ### **三、接下来怎么做** >本文将使用Cakephp4.x+ElasticSearch7.6.2来实现。接下来带大家熟悉ELK的部署以及ES检索语法，并提供相关的安装软件及源码。目前已实现简单的第一版功能。   ### **四、最后** >因为业务开发需要且时间短促，所以简单的研究和运用了ElasticSearch部分内容，只是入门的水平。文档中如果描述不详或错误之处，请谅解。 <blockquote class="danger">推荐阅读</blockquote> <i class="thumbs outline up icon"></i>[在 window上 ELK 的安装部署](https://www.kuangstudy.com/bbs/1365949950759809025) <i class="thumbs outline up icon"></i>[ElasticSearch官方文档](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html) <i class="thumbs outline up icon"></i>[基于vue2+vant+koa 实现仿网易严选](http://wangyi.ryloo.icu)