ElasticSearch （es）資料庫是一個分散式、高擴充套件、高實時的搜尋與資料分析引擎。
它能很方便的使大量資料具有搜尋、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸縮性，能使資料在生產環境變得更有價值。ElasticSearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟，首先使用者將資料提交到Elastic Search 資料庫中，再透過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一併存入資料，當用戶搜尋資料時候，再根據權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現給使用者。
Elasticsearch是與名為Logstash的資料收集和日誌解析引擎以及名為Kibana的分析和視覺化平臺一起開發的。這三個產品被設計成一個整合解決方案，稱為“Elastic Stack”（以前稱為“ELK stack”）。
Elasticsearch可以用於搜尋各種文件。它提供可擴充套件的搜尋，具有接近實時的搜尋，並支援多租戶。”Elasticsearch是分散式的，這意味著索引可以被分成分片，每個分片可以有0個或多個副本。每個節點託管一個或多個分片，並充當協調器將操作委託給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的。“相關資料通常儲存在同一個索引中，該索引由一個或多個主分片和零個或多個複製分片組成。一旦建立了索引，就不能更改主分片的數量。
Elasticsearch使用Lucene，並試圖透過JSON和Java API提供其所有特性。它支援facetting和percolating，如果新文件與註冊查詢匹配，這對於通知非常有用。
另一個特性稱為“閘道器”，處理索引的長期永續性；例如，在伺服器崩潰的情況下，可以從閘道器恢復索引。Elasticsearch支援實時GET請求，適合作為NoSQL資料儲存，但缺少分散式事務
ElasticSearch （es）資料庫是一個分散式、高擴充套件、高實時的搜尋與資料分析引擎。
它能很方便的使大量資料具有搜尋、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸縮性，能使資料在生產環境變得更有價值。ElasticSearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟，首先使用者將資料提交到Elastic Search 資料庫中，再透過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一併存入資料，當用戶搜尋資料時候，再根據權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現給使用者。
Elasticsearch是與名為Logstash的資料收集和日誌解析引擎以及名為Kibana的分析和視覺化平臺一起開發的。這三個產品被設計成一個整合解決方案，稱為“Elastic Stack”（以前稱為“ELK stack”）。
Elasticsearch可以用於搜尋各種文件。它提供可擴充套件的搜尋，具有接近實時的搜尋，並支援多租戶。”Elasticsearch是分散式的，這意味著索引可以被分成分片，每個分片可以有0個或多個副本。每個節點託管一個或多個分片，並充當協調器將操作委託給正確的分片。再平衡和路由是自動完成的。“相關資料通常儲存在同一個索引中，該索引由一個或多個主分片和零個或多個複製分片組成。一旦建立了索引，就不能更改主分片的數量。
Elasticsearch使用Lucene，並試圖透過JSON和Java API提供其所有特性。它支援facetting和percolating，如果新文件與註冊查詢匹配，這對於通知非常有用。
另一個特性稱為“閘道器”，處理索引的長期永續性；例如，在伺服器崩潰的情況下，可以從閘道器恢復索引。Elasticsearch支援實時GET請求，適合作為NoSQL資料儲存，但缺少分散式事務