Elasticsearch，最初的设计是分布式搜索引擎。由于可以支持对海量数据的快速地进行筛选和统计，再加上可增量索引，伸缩性强，社区活跃，有商业公司维护等特性，很多人用来做实时的数据分析。例如要统计一批商品的销售数据，一群人的身份特征等等，以前都需要使用Hive，Impala等跑任务，现在数据可以所见即所得。
实时的数据分析，和搜索不一样，会有以下的特点：
1.查询速度不需要太快。不需要毫秒级别返回数据，有时候10秒内返回数据，也是可以接受的
2.很难进行Cache。因为可能每次查询的数据不一样，查询的数据字段不一样
3.负载变化大。因为有时候可能只是简单Trems查询，有时候是嵌套的AGG查询，很难控制对服务器的压力
4.字段不可控。因为数据分析可能会随时加入新的数据集，会出现不同的字段，进行不同的操作
5.需要灵活使用脚本。大量的数据分析需要进行多字段之间的运算来进行统计，这个时候脚本就必不可少
6.需要更细的分词粒度。对文本进行数据分析，最重要的两步就是选择时间范围，筛选包含某些关键词的数据，进行AGG统计。使用分词算法，例如ansj之类的，可能导致部分关键词没有切出来无法筛选的问题
正因为这些特点，我们可能会遇到以下问题（TODO）：
1.大量查询请求堆积
2.FieldData占用过多内存
3.不可用影响数据写入丢失
4.深分页
5.单个索引过大
6.需要更新大量数据
7.唯一字段修改
8.表管理，版本管理
9.分词问题
10.对分布广的字段进行AGG查询
11.复杂查询影响简单查询
一些最佳实践（TODO）：
1.设置独立master节点
2.滚动重启
3.使用模板、动态字段
4.使用别名
5.使用父子文档
6.必要的监控
7.考虑中间件
8.使用2.3版本
9.如何备份
10.提高入库稳定性
11.硬件参考
12.性能指标
