大家好，我是 INFINI Labs 的石陽。

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前兩篇我們探討了搜索技術的基石 Apache Lucene 和企業級搜索解決方案 Apache Solr。今天，我們來聊聊一個真正改變搜索遊戲規則，但也充滿爭議的產品 — Elasticsearch。

引言

如果説 Lucene 是幕後英雄，那麼 Elasticsearch 就是舞台中央的明星。藉助 REST API、分佈式架構、強大的生態系統，它讓搜索 + 分析成為“馬上可用”的服務形式。

在日誌平台、可觀察性、安全監控、AI 與語義檢索等領域，Elasticsearch 的名字幾乎成了默認選項。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一個開源的分佈式搜索和分析引擎，構建於 Apache Lucene 之上。作為一個檢索平台，它可以實時存儲結構化、非結構化和向量數據，提供快速的混合和向量搜索，支持可觀測性與安全分析，並以高性能、高準確性和高相關性實現 AI 驅動的應用。

• 首次發佈：2010 年 2 月
• 最新版本：9.1.3（截止 2025 年 9 月）
• 核心依賴：Apache Lucene
• 開源協議：AGPL v3
• 官方網址：https://www.elastic.co/elasticsearch/
• GitHub 倉庫：https://github.com/elastic/elasticsearch

起源：從食譜搜索到全球“流量明星”

Elasticsearch 的故事始於以色列開發者 Shay Banon。2010 年，當時他在學習廚師課程的妻子需要一款能夠快速搜索食譜的工具。雖然當時已經有 Solr 這樣的搜索解決方案，但 Shay 認為它們對於分佈式場景的支持不夠完善。

基於之前開發 Compass（一個基於 Lucene 的搜索庫）的經驗，Shay 開始構建一個完全分佈式的、基於 JSON 的搜索引擎。2010 年 2 月，Elasticsearch 的第一個版本發佈。

隨着用户日益增多、企業級需求增強，Shay 在 2012 年創立了 Elastic 公司，把 Elasticsearch 不僅作為開源項目，也逐漸商業化運營起來，包括提供託管服務、企業支持，加入 Logstash 日誌處理、Kibana 可視化工具等，Elastic 公司也逐漸從一個純搜索引擎項目演變為一個更廣泛的“數據搜索與分析”平台。

協議變更：開源和商業化的博弈

Elasticsearch 的發展並非一帆風順。其歷史上最具轉折性的事件當屬與 AWS 的衝突及隨之而來的開源協議變更。

1. 早期：Apache 2.0 協議

2010 年 Shay Banon 開源 Elasticsearch 時，最初採用的是 Apache 2.0 協議。Apache 2.0 屬於寬鬆的自由協議，允許任何人免費使用、修改和商用（包括 SaaS 模式）。這幫助 Elasticsearch 快速壯大，成為事實上的“搜索引擎標準”。

2. 協議變更：應對雲廠商“白嫖”

隨着 Elasticsearch 的流行，像 AWS（Amazon Web Services） 等雲廠商直接將 Elasticsearch 做成託管服務，並從中獲利。Elastic 公司認為這損害了他們的商業利益，因為雲廠商“用開源賺錢，卻沒有回饋社區”。2021 年 1 月，Elastic 宣佈 Elasticsearch 和 Kibana 不再採用 Apache 2.0，改為 雙重協議：SSPL + Elastic License。這一步導致社區巨大分裂，AWS 帶頭將 Elasticsearch 分叉為 OpenSearch，並繼續以 Apache 2.0 協議維護。

3. 再次轉向開源：AGPL v3

2024 年 3 月，Elastic 宣佈新的版本（Elasticsearch 8.13 起）又新增 AGPL v3 作為一個開源許可選項。AGPL v3 既符合 OSI 真正開源標準，又能約束雲廠商閉源託管服務，同時修復社區關係，Elastic 希望通過重新擁抱開源，減少分裂，吸引開發者迴歸。

Elasticsearch 從寬鬆到收緊，再到迴歸開源，是在社區生態與商業利益間尋找平衡的過程。

基本概念

要學習 Elasticsearch，得先了解其五大基本概覽：集羣、節點、分片、索引和文檔。

1. 集羣（Cluster）

由一個或多個節點組成的整體，提供統一的搜索與存儲服務。對外看起來像一個單一系統。

2. 節點（Node）

集羣中的一台服務器實例。節點有不同角色：

• Master 節點：負責集羣管理（分片分配、元數據維護）。
• Data 節點：存儲數據、處理搜索和聚合。
• Coordinating 節點：接收請求並調度任務。
• Ingest 節點：負責數據寫入前的預處理。

3. 索引（Index）

類似於傳統數據庫的“庫”，按邏輯組織數據。一個索引往往對應一個業務場景（如日誌、商品信息）。

4. 分片（Shard）

為了讓索引能水平擴展，Elasticsearch 會把索引拆分為多個 主分片，併為每個主分片創建 副本分片，提升高可用和查詢性能。

5. 文檔（Document）

Elasticsearch 存儲和檢索的最小數據單元，通常是 JSON 格式。多個文檔組成一個索引。

集羣架構

Elasticsearch 通過 Master、Data、Coordinating、Ingest 等不同角色節點的協作，將數據切分成分片並分佈式存儲，實現了高可用、可擴展的搜索與分析引擎架構。

快速開始：5 分鐘體驗 Elasticsearch

1. 使用 Docker 啓動

# 拉取最新鏡像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

# 啓動單節點集羣
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. 驗證安裝

# 檢查集羣狀態
curl -X GET "http://localhost:9200/"

3. 索引文檔

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

3. 搜索文檔

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

結語

Elasticsearch 是搜索與分析領域標杆性的產品。它將 Lucene 的能力包裝起來，加上分佈式、易用以及與數據可視化、安全監控等功能的整合，使搜索引擎從專業技術逐漸變為“隨手可用”的基礎設施。

雖然協議變動、與 OpenSearch 的分叉引發爭議，但它在企業與開發者羣體中的實際應用價值依然難以替代。

🚀 下期預告

下一篇我們將介紹 OpenSearch，探討這個 Elasticsearch 分支項目的發展現狀、技術特點以及與 Elasticsearch 的詳細對比。如果您有特別關注的問題，歡迎提前提出！

💬 三連互動

1. 你或公司最近在用 Elasticsearch 嗎？拿來做了什麼場景？
2. 在 Elasticsearch 和 OpenSearch 之間做過技術選型？
3. 對 Elasticsearch 的許可證變化有什麼看法？

對搜索技術感興趣的朋友，歡迎關注《搜索百科》專欄，一起探討與學習！

✨ 推薦閲讀

• 搜索百科（2）：Apache Solr — 企業級搜索的開源先鋒
• 搜索百科（1）：Lucene — 打開現代搜索世界的第一扇門

🔗 參考

• Elasticsearch 官方文檔
• Elasticsearch 協議變更聲明
• Elasticsearch Architecture V: Node Roles

原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-3-elasticsearch/