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Elasticsearch的6个典型使用场景
（再不学学ES，都感觉自己要技术落后了）
场景1、全文搜索
Elasticsearch 凭借其强大、可扩展和快速的搜索功能，在全文搜索场景中表现出色。它允许用户以近乎实时的响应执行复杂的查询。
场景2、实时分析
Elasticsearch 能够实时执行分析，因此适用于跟踪实时数据（如用户活动、交易或传感器输出）的仪表板。
场景3、机器学习
通过在 X-Pack 中添加机器学习功能，Elasticsearch 可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。
场景4、地理数据应用程序
Elasticsearch 通过地理空间索引和搜索功能支持地理数据。这对于需要管理和可视化地理信息的应用程序（如地图和基于位置的服务）非常有用。
场景5、日志和事件数据分析
组织使用 Elasticsearch 来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是 ELK 堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的关键组件，用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。
场景6、安全信息和事件管理 （SIEM）
Elasticsearch 可用作 SIEM 工具，帮助组织实时分析安全事件。
（图转自bytebytego，翻译整理by dogstar）
（再不学学ES，都感觉自己要技术落后了）
场景1、全文搜索
Elasticsearch 凭借其强大、可扩展和快速的搜索功能，在全文搜索场景中表现出色。它允许用户以近乎实时的响应执行复杂的查询。
场景2、实时分析
Elasticsearch 能够实时执行分析，因此适用于跟踪实时数据（如用户活动、交易或传感器输出）的仪表板。
场景3、机器学习
通过在 X-Pack 中添加机器学习功能，Elasticsearch 可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。
场景4、地理数据应用程序
Elasticsearch 通过地理空间索引和搜索功能支持地理数据。这对于需要管理和可视化地理信息的应用程序（如地图和基于位置的服务）非常有用。
场景5、日志和事件数据分析
组织使用 Elasticsearch 来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是 ELK 堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的关键组件，用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。
场景6、安全信息和事件管理 （SIEM）
Elasticsearch 可用作 SIEM 工具，帮助组织实时分析安全事件。
（图转自bytebytego，翻译整理by dogstar）
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