开篇
ElasticSearch 可伸缩，灵活查询。
根据数据格式分类
结构化数据
结构化数据我们一般用特定的结构来组织和管理数据， 一般表现为二维的表结构。数据的信息是有关系的，比如用户信息中的姓名、年龄、性别等，我们一般把这样的数据保存到关系型数据库中。比如Mysql、Oracle、MSSQL、Postgres等数据库。可以通过SQL语句来进行查询，为了提高效率我们可以通过一些索引等技术优化查询。
优点：
1、 方便管理；
2、 方便查询；
缺点：
1、 结构难以扩展；
非结构化数据
所谓的非结构化数据就是无法二维表结构来表现数据的数据， 比如服务器运行日志，报表，文档，视频、图片等。这类数据维度广、数据量大，数据存储和查询的成本非常大，往往需要专业的人士通过大量的数据模型来进行处理，这样的数据一般保存到NoSql数据库中，比如MongoDB，Redis，Hbase，这样的数据库一般都是采用key-value结构来进行保存数据的。通过key来查询数据，相对来说比较快。
半结构化数据
半结构化数据就是说将数据的结构和内容混在一起，他没有明显的区分，比如xml，html文档。这样的数据我们一般也是保存到mongodb，redis当中。缺点就是在于我们查询他的内容比较困难。
Elastic Search的产生
生活中很多场景下我们搜索的对象并非都是关系型结构化的信息，我们无法像数据库模糊查询那样模糊匹配，更不可能遍历所有的内容做匹配，毕竟查询的目的是为了快速找到你想要的信息。所以对如何查询结构化数据和非结构化里面的内容，并且准确的查询是非常重要的。Elastic Search软件就是为了解决这样的问题而产生的软件。
随时5G时代的到来海量数据充斥着我们生活的方方面面。实时数据的采集、分析、存储就是计算机数据处理技术未来发展的方向，Elastic Search在这些方面的表现是非常抢眼的。
Elastic Search是什么
Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为Elastic Stack的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。 Elasticsearch，简称ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎。
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