一、为什么要使用ElasticSearch?
原因：
1，分布式和高扩展性： ElasticSearch 是基于分布式架构设计的可以水平拓展，适应大规模数据存储和并发查询场景。
2，强大的全文搜索能力：ElasticSearch 采用了倒排索引的数据结构，并支持丰富的全文搜索能力，可以对文本惊醒查询和分析。
3，多语言支持和分词器： ElasticSearch 支持多种语言的去全文搜索，并提供了多种内置的分词器和分析器，可以满足不用语言的需求。
4，实时性和高性能： ElasticSearch 采用近实时NRT 的索引和搜索方式，能够快速响应查询请求，支持大规模数据的实时搜索。
一句话来说。 ElasticSearch具有高性能，高可用，易用性和丰富的搜索功能，适用于各种需求场景，如搜索引擎，日志分析，监控和数据挖掘等。
场景：
ElasticSearch的使用场景非常广泛，以下是一些常见的使用场景：
1. 搜索引擎：ElasticSearch作为搜索引擎的首选，可以用于构建全文搜索功能，实现快速、准确的搜索。
2. 日志分析：通过将日志数据导入ElasticSearch，可以进行实时的日志分析和搜索，便于排查问题、监控系统状态和生成报表。
3. 监控和报警：ElasticSearch可以存储和分析大量的监控数据，通过实时搜索和聚合分析，可以及时发现异常情况并触发报警。
4. 电商商品推荐：ElasticSearch可以用于构建商品推荐系统，根据用户的搜索记录和行为数据，实时推荐相关的商品。
5. 地理位置搜索：ElasticSearch支持地理位置数据的索引和搜索，可以用于构建地理位置相关的应用，如周边搜索、地图导航等。
6. 数据分析和挖掘：通过ElasticSearch的聚合功能，可以对大规模的数据进行灵活的分析和统计，帮助发现数据中的模式和趋势。
7. 实时数据处理：ElasticSearch的NRT（Near Real-Time）特性和快速的写入速度，使其非常适合实时数据处理场景，如实时日志检索和数据流处理。
8. 数据仓库和搜索引擎集成：ElasticSearch可以与其他数据仓库（如Hadoop、Spark）和搜索引擎（如Solr）进行集成，构建更强大的搜索和分析系统。
总的来说，ElasticSearch适用于各种大规模数据存储、实时搜索和分析的场景，帮助用户快速获得所需的信息，并支持扩展和定制，满足不同应用的需求。
