1.7 本章小结

本章介绍的是Elasticsearch的入门内容，主要介绍了Elasticsearch的功能和业务场景等，并介绍了如何在本地安装Elasticsearch、修改配置并使用Kibana对它进行调试。本章的主要内容总结如下。

● Elasticsearch是一个分布式的大数据搜索和分析引擎，它很容易扩展，在海量数据场景下依然可以保持很高的查询性能。

● Elasticsearch适用于很多业务场景，例如在线实时日志分析、物联网数据监控、文献检索和文献计量、商务智能大屏展示等。

● Elasticsearch不支持事务管理，它本身具有数据存储的功能。对于读多写少的数据分析型场景，可以将它作为唯一的数据源；也可以配合现有系统的数据库来使用它，能解决数据库查询慢的问题；还可以使用官方提供的Elastic Stack平台。

● Kibana是一个集Elasticsearch的管理、调试和可视化为一体的工具，使用它可以大幅提高Elasticsearch的开发效率。

● Elasticsearch的配置类型分为动态配置和静态配置。动态配置可以随时调用REST服务进行改变；静态配置只能写在elasticsearch.yml中，重启集群后才能生效。

● Elasticsearch的动态配置可以设置为持久生效或临时生效，临时生效的动态配置会在集群重启后失效，持久生效的动态配置则不会受到集群重启的影响。

● elasticsearch.yml包含很多节点的重要配置信息，例如集群的名称、节点的名称、IP地址、端口号、数据目录、主候选节点的列表等。你需要按照实际情况来修改它们，以保持集群处于良好的运行状态。

● jvm.options可用于配置Elasticsearch的堆内存大小，在生产环境中通常要配置为服务器内存的一半，但是最大不要超过开启压缩对象指针的阈值，一般最大不超过31GB。