1.6　扩展知识与阅读

从广义上说，Elasticsearch也属于数据库范畴，但它能够轻松地进行大规模的横向扩展，以支持对PB级的结构化和非结构化海量数据的处理。由于关系型数据库对全文检索功能的支持相对不足（如传统关系型数据库并不能很好地解决大数据带来的问题，单机的统计和可视化工具也往往比较欠缺），所以一些实际项目需要将关系型数据库中的大数据同步到Elasticsearch中，以提供更加强大的全文检索功能。进入2015年，Elasticsearch的应用范围在进一步扩大。根据DB-Eignes的统计，截至2015年5月，ElasticSearch在搜索引擎类数据库中排名第2，如图1.18所示 [5] 。

众所周知，Elasticsearch和Solr、Nutch等都是基于Lucene构建的。了解Lucene的前世今生，更加有助于学好Elasticsearch。有关Lucene的更详细的内容，参见文献 [9] 。文献 [19] 介绍了基于Java标准规范实现REST的方法，这对于深刻理解JAX-RT标准和API设计，了解Jersey的使用要点和实现原理，以及基于REST的Web服务的设计思想，是很有帮助的。文献 [31] 系统讲述了构建大规模存储系统的核心技术和原理，分析了Google、Amazon、Microsoft和阿里巴巴的大规模分布式存储系统的原理。有关现代信息检索发展、倒排索引构建、搜索引擎系统研发等可以参阅文献 [13] [17] ，而有关信息检索、搜索引擎等核心技术的通俗叙述，可以参阅文献 [28] 。另外，Elasticsearch扩展性非常好，有很多官方和第三方开发的插件，文献 [33] 对分词、同步、数据传输、脚本支持、站点等类别进行了划分。 LpCn4isegAAqZmNPAXZ7XHhY1QALLLFHYsOlp0dzR1FzAgKJmKnc95M22hv3zIpq