一说到Elasticsearch很多人的印象就是“搜索引擎”，但是它实际的作用不仅仅搜索引擎，还有很多其他应用场景，本文就总结它的常见的使用场景和不适合的使用场景，来宏观综合了解ElasticSearch如何正确使用
一、常用的场景 1.1 搜索服务 1.1.1 典型场景-
仪表盘搜索
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电子商务
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手机应用搜索
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地理位置搜索
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高性能：高并发、低延迟的搜索体验
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强相关：自定义打分、排序机制
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高可用：机房、机架感知，异地容灾
腾讯健康码、腾讯文档全文检索、携程、拼多多、蘑菇街、滴滴、今日头条、贝壳找房…….
1.2 日志实时分析 1.2.1 典型场景-
业务日志：用户行为日志、应用日志
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状态日志：慢查询、异常探测
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系统日志：debug、info、warn、error、fatal
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实时性：从日志产生到可访问，秒级
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全文搜索：基于倒排索引，支持灵活的搜索分析
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交互式分析：万亿级日志，搜索秒级响应
日志易等
1.3 商业智能BI 1.3.1 典型场景电子商务、移动应用、广告媒体等业务都需要借助数据分析和数据挖掘来辅助商业决策，而规模庞大的业务数据对数据的统计分析造成了很大的挑战。
1.3.2 主要特性-
ES 拥有结构化查询的能力，支持复杂的过滤和聚合统计功能。
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帮助客户对海量数据进行高效地个性化统计分析、发现问题与机会、辅助商业决策，让数据产生真正的价值。
睿思BI 等。
二、不适合用的场景 2.1 不支持事务
不支持：ACID（在写入或更新数据的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability））。
如果要有强一致场景，如：银行业务，还得采购 Oracle 等大型商业数据库。
据我不完整了解：银行使用 Elasticsearch 一般和系统日志统一规范、存储和检索、自动化运维相关，而非存储核心金融交易数据。
2.2 多表关联有限因为习惯了：Mysql 多表通过外键关联检索，不免会将 Mysql 思维平移到 Elasticsearch。
常见的实战多表关联问题如下：“ 一般大in的场景有好的解决方案么？
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比如：连锁 一个人管理了1000家门店 要去查自己管辖的商品。
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比如：企微 一个人维护了 1000个员工 要去查自己管辖的员工。”
Elasticsearch 多表关联的解决方案一般概括如下：
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宽表：适合增加冗余存储、空间换时间场景。
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nested 类型：适合子文档偶尔更新、查询频繁场景。
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Join 父子文档类型：适合子文档频繁更新频繁场景。
正如官方文档所说：
“In particular, joins should be avoided. nested can make queries several times slower and parent-child relations can make queries hundreds of times slower. ”
官方在数据建模部分强调：“应该避免关联。嵌套可以使查询速度慢几倍，父子关系可以使查询速度慢数百倍。因此，若能使用宽表，可以明显加速。”
2.3 不支持准实时refresh_interval 刷新频率决定近实时而非准实时。
ES 是一个实时的分布式搜索分析引擎，目前很多用户对 ES 的印象还是准实时，实际上在6.8版本之后官方文档已经将 near real-time 改为了 real-time。
我们直接看一下6.8版本——7.6版本官方文档的说法：
"Elasticsearch provides real-time search and analytics for all types of data."
ES 在写入完毕刷新之前，是可以通过 getById 的方式实时获取文档的，只是在刷新之前 FST 还没有构建，还不能提供搜索的能力。
但是，7.7版本——7.13版本（截止：2021-06-17最新版本）又改成：“Elasticsearch provides near real-time search and analytics for all types of data. ”
再一次改回原来的说法，说明：官方文档严谨性拿捏的很到位！
近实时而非准实时说法没毛病。
2.4 高阶功能收费比如：机器学习、Kerberos 安全认证、JDBC 客户端、ODBC客户端、Graph 探索、威胁猎捕等高阶功能。
这是主流开源上市公司的收费模式，MongoDB、Confluent、Elastic 皆是如此。
参考资料：微信公众号（铭毅天井下ElasticSearch）-《Elasticsearch架构选型指南——不止是搜索引擎，还有......》
