1、利用HDFS备份实现Elasticsearch容灾
http://t.cn/R17PZJv
2、Elasticsearch 架构以及源码概览
http://t.cn/R17PGhf
3、Elasticsearch图像检索实践
http://t.cn/R17PVoX

编辑：铭毅天下
归档：https://elasticsearch.cn/article/638
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2018年的数据引擎排名已经出啦，不知道各位小伙伴留意没~~~

Elasticsearch强势进入前十，是一颗冉冉升起的新星。
 
一些小伙伴经常会碰到选取何种数据引擎的情况。在此，我们将把几个热门的开源数据引擎进行对比，供大家参考。


从上表看出：
MySQL：将数据保存在不同的表中，使用SQL语言进行交互，是目前非常流行的关系型数据库管理系统。如果您需要一个传统的数据库，那么MySQL是不错的选择。
MongoDB：基于分布式文件存储的NoSQL数据库，数据结构由键值对组成，具有可扩展性。如果您需要存储和查询非结构化信息，不太需要分析或全文检索，那么MongoDB是不错的选择。
Redis：高性能的键值对数据库，支持一定程度的事务性。主要应用为缓存，对读写有非常高性能要求的场景中，是不错的选择。但因为是靠全内存加速，所以数据量大的情况下，配置要求也很高。
Elasticsearch：基于Lucene的分布式搜索引擎，具有全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析的能力。如果您想做文本类检索，及相关性排序，以及指标类分析，Elasticsearch会非常适合。它在文档全文检索（网站搜索，APP搜索）和日志分析（运营，运维）领域拥有得天独厚的优势。
 
此文抛砖引玉，欢迎小伙伴留言讨论不同数据引擎的适用场景~~

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