- 在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。
- 如果关键字输入的不准确，一样可以搜索到想要的数据。
- 将搜索关键字，以红色的字体展示。
ES是一个使用Java语言并且给予Lucene编写的搜索引擎框架，他提供了分布式的全文搜索功能，提供了一个统一的给予RESTful风格的WEB接口，官方客户端也对多种语言都提供了相应的API。
Lucene：Lucene本身就是一个搜索引擎的底层。
分布式：ES主要是为了突出他的横向拓展能力。
全文检索：讲一段词语进行分词，并且将分出的单个词语统一的放到一个分词库中，在搜索时，根据关键字去分词库中检索，找到匹配的内容。（倒排索引）
RESTful风格的WEB接口：操作ES很简单，只需要访问一个HTTP请求，并且根据请求方式的不同，携带参数的不同，执行相应的功能。
应用广泛：Github.com, WIKI, Gold Man 用ES每天维护近10TB的数据
回忆时光
许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。
后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。
第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。
据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…
- Solr再查询死数据时，速度相对ES更快一些。但是数据如果是实时改变的，Solr的查询速度会降低很多，ES的查询的效率金本没有变化
- Solr搭建基于需要依赖Zookeeper来帮助管理。ES本身就支持集群的搭建，不需要第三方的介入。
- 最开始的Solr的社区可以说是非常火爆，针对国内的文档并不是很多。在ES出现之后，ES的社区火爆程度直线上升，ES的玩endanger非常健全。
- ES现在对云计算和大数据支持的特别好。
将存放的数据，以一定的方式进行分词，并且将分词的内容存放到一个单独的分词表中。
当用户去查询数据表时，会将用户的查询关键字进行分词。
然后去分词库中匹配内容，最终得到数据的id标识。
根据id标识去存放数据的位置拉取到指定的数据。