搜索百科（3）：Elasticsearch — 搜索界的“流量明星”

大家好，我是 INFINI Labs 的石阳。

欢迎回到 《搜索百科》 专栏！每天 5 分钟，带你速览一款搜索相关的技术或产品，同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

前两篇我们探讨了搜索技术的基石 Apache Lucene 和企业级搜索解决方案 Apache Solr。今天，我们来聊聊一个真正改变搜索游戏规则，但也充满争议的产品 — Elasticsearch。

引言 #

如果说 Lucene 是幕后英雄，那么 Elasticsearch 就是舞台中央的明星。借助 REST API、分布式架构、强大的生态系统，它让搜索 + 分析成为“马上可用”的服务形式。

在日志平台、可观察性、安全监控、AI 与语义检索等领域，Elasticsearch 的名字几乎成了默认选项。

Elasticsearch 概述 #

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。作为一个检索平台，它可以实时存储结构化、非结构化和向量数据，提供快速的混合和向量搜索，支持可观测性与安全分析，并以高性能、高准确性和高相关性实现 AI 驱动的应用。

首次发布：2010 年 2 月
最新版本：9.1.3（截止 2025 年 9 月）
核心依赖：Apache Lucene
开源协议：AGPL v3
官方网址： https://www.elastic.co/elasticsearch/
GitHub 仓库： https://github.com/elastic/elasticsearch

起源：从食谱搜索到全球“流量明星” #

Elasticsearch 的故事始于以色列开发者 Shay Banon。2010 年，当时他在学习厨师课程的妻子需要一款能够快速搜索食谱的工具。虽然当时已经有 Solr 这样的搜索解决方案，但 Shay 认为它们对于分布式场景的支持不够完善。

基于之前开发 Compass（一个基于 Lucene 的搜索库）的经验，Shay 开始构建一个完全分布式的、基于 JSON 的搜索引擎。2010 年 2 月，Elasticsearch 的第一个版本发布。

随着用户日益增多、企业级需求增强，Shay 在 2012 年创立了 Elastic 公司，把 Elasticsearch 不仅作为开源项目，也逐渐商业化运营起来，包括提供托管服务、企业支持，加入 Logstash 日志处理、Kibana 可视化工具等，Elastic 公司也逐渐从一个纯搜索引擎项目演变为一个更广泛的“数据搜索与分析”平台。

协议变更：开源和商业化的博弈 #

Elasticsearch 的发展并非一帆风顺。其历史上最具转折性的事件当属与 AWS 的冲突及随之而来的开源协议变更。

早期：Apache 2.0 协议

2010 年 Shay Banon 开源 Elasticsearch 时，最初采用的是 Apache 2.0 协议。Apache 2.0 属于宽松的自由协议，允许任何人免费使用、修改和商用（包括 SaaS 模式）。这帮助 Elasticsearch 快速壮大，成为事实上的“搜索引擎标准”。

协议变更：应对云厂商“白嫖”

随着 Elasticsearch 的流行，像 AWS（Amazon Web Services）等云厂商直接将 Elasticsearch 做成托管服务，并从中获利。Elastic 公司认为这损害了他们的商业利益，因为云厂商“用开源赚钱，却没有回馈社区”。2021 年 1 月，Elastic 宣布 Elasticsearch 和 Kibana 不再采用 Apache 2.0，改为双重协议：SSPL + Elastic License。这一步导致社区巨大分裂，AWS 带头将 Elasticsearch 分叉为 OpenSearch，并继续以 Apache 2.0 协议维护。

再次转向开源：AGPL v3

2024 年 3 月，Elastic 宣布新的版本（Elasticsearch 8.13 起）又新增 AGPL v3 作为一个开源许可选项。AGPL v3 既符合 OSI 真正开源标准，又能约束云厂商闭源托管服务，同时修复社区关系，Elastic 希望通过重新拥抱开源，减少分裂，吸引开发者回归。

Elasticsearch 从宽松到收紧，再到回归开源，是在社区生态与商业利益间寻找平衡的过程。

基本概念 #

要学习 Elasticsearch，得先了解其五大基本概览：集群、节点、分片、索引和文档。

集群（Cluster）

由一个或多个节点组成的整体，提供统一的搜索与存储服务。对外看起来像一个单一系统。

节点（Node）

集群中的一台服务器实例。节点有不同角色：

Master 节点：负责集群管理（分片分配、元数据维护）。
Data 节点：存储数据、处理搜索和聚合。
Coordinating 节点：接收请求并调度任务。
Ingest 节点：负责数据写入前的预处理。

索引（Index）

类似于传统数据库的“库”，按逻辑组织数据。一个索引往往对应一个业务场景（如日志、商品信息）。

分片（Shard）

为了让索引能水平扩展，Elasticsearch 会把索引拆分为多个主分片，并为每个主分片创建副本分片，提升高可用和查询性能。

文档（Document）

Elasticsearch 存储和检索的最小数据单元，通常是 JSON 格式。多个文档组成一个索引。

集群架构 #

Elasticsearch 通过 Master、Data、Coordinating、Ingest 等不同角色节点的协作，将数据切分成分片并分布式存储，实现了高可用、可扩展的搜索与分析引擎架构。

快速开始：5 分钟体验 Elasticsearch #

1. 使用 Docker 启动 #

# 拉取最新镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

# 启动单节点集群
docker run -d --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

2. 验证安装 #

# 检查集群状态
curl -X GET "http://localhost:9200/"

3. 索引文档 #

# 索引文档
curl -X POST "http://localhost:9200/myindex/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"title": "Hello Elasticsearch",
"description": "An example document"
}'

3. 搜索文档 #

# 搜索文档
curl -X GET "http://localhost:9200/myindex/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Hello"
    }
  }
}'