引言

ElasticSearch及OpenSearch均为目前主流的开源全文搜索引擎，随着ElasticSearch的认证许可限制，开源的ElasticSearch版本定格在了7.10.2版本。亚马逊基于最后一个开源版本的ElasticSearch启动了一个新的开源项目 OpenSearch。ElasticSearch及OpenSearch虽然均来自于同一个开源项目，但是由于在技术实现方式、底层技术细节均有区别，因此在使用场景上的选择也各有区分。

一、ElasticSearch简介

ElasticSearch是一个基于Lucene的开源全文搜索引擎，提供了分布式、多租户、全文搜索、实时数据分析等功能。ES使用Java语言编写，可以通过RESTful API进行访问和操作，具有快速、可扩展、高可用等特点，是当前最受欢迎的搜索和分析引擎之一。

1.1 ElasticSearch的主要特性

1. 分布式搜索引擎Elasticsearch
是一个分布式的系统，能够水平扩展以处理大量数据。它通过将数据分片（shard）分布在多个节点上，实现数据的并行处理和存储。每个分片可以有多个副本（replica），确保数据的高可用性和容错性。

2. 全文搜索
提供强大的全文搜索功能，包括模糊搜索、同义词处理、停用词过滤、短语搜索等。同时ES内置了先进的文本分析引擎，支持多种语言，并可以通过增强分词器来满足特定的文本处理需求。

3. Json数据模型
Elasticsearch 支持以Json格式来存储和索引数据，因此可以支持灵活的文档模型，所以可以处理结构化数、非结构化数据及半结构化数据。

4. 聚合分析
提供丰富的数据聚合能力，允许用户对索引中的数据进行分组、统计、排序和筛选，生成复杂的分析报告，虽然进行处理的性能不如主流的大规模数仓及实时分析引擎，在某些场景下可以快速进行计数、平均值、汇总值得计算也具有优势。

5. RestFulAPI
通过 HTTP/HTTPS 协议提供 RESTful API 接口，使得与 Elasticsearch 的交互变得简单、统一且易于集成到各种应用程序中。API 支持 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，以及搜索、聚合查询等功能。

6. 集群管理功能
自带集群管理功能，节点间能自动发现彼此并形成集群。支持动态添加或移除节点，以及自动平衡分片分布，确保系统的稳定性和效率。还提供了监控集群状态、健康检查、故障恢复等工具。

7. 插件生态系统
支持丰富的插件体系，允许扩展其核心功能。例如，ELK体系（提供了日志管理和分析工具，广泛应用于日志收集和存储、分析和可视化等场景）及X-Pack（提供了安全控制、告警通知、监控等功能）。

1.2 ElasticSearch的使用场景

1. 日志分析和事件分析
可以通过Logstash或Beats等组件工具，搜集、聚合、分析各类日志和事件数据，搜集系统日志、应用日志、事件行为等助力使用者快速定位和分析问题。

2. 全文检索
Elasticsearch提供了全文搜索功能，可以对大量的文本数据进行高效的索引和搜索。支持处理各种语言，并支持复杂
的查询语法，实现精确查询和搜索。

3. 实时分析
支持对数据进行实时的检索和查询、并利用聚合分析能力对数据进行复杂查询和聚合操作，从而助力使用者查询统计结果并支持决策分析。

4. 智能推荐
利用建立的索引库进行数据推荐，通过建立代码索引库进行代码推荐、内容索引库进行内容推荐以及行为分析库的方式进行智能展示，最终实现千人千面的效果。

5. 物联网数据处理
同时ES具备非定义的存储能力，可以支持多种存储格式，因此对于物联网场景下的轨迹数据、地址点位、设备传感器、状态等数据均能存储和处理。

6. AI赋能
利用强大的语句聚合、向量检索能力，可以助力在AI场景下对海量数据的快速检索。

二、OpenSearch简介

OpenSearch则是从Elasticsearch 7.10版本之后拉出的一个由AWS维护的分支。与Elasticsearch相似，它也提供了丰富的全文搜索功能。

2.1 OpenSearch的主要特性

由于OpenSearch基本脱胎于ElasticSearch的7.10.2版本因此功能特性上基本可以对标

1. 海量数据实时搜索
支持对大规模文本数据进行快速、实时的搜索。

2. 数据聚合分析
OpenSearch 支持复杂的数据分析操作，可以执行聚合查询、统计分析和数据转换。例如，你可以使用聚合功能统计某个字段的最大值、最小值、平均值等。

3. 可视化页面
通过 OpenSearch Dashboards，可以创建和分享数据的可视化图表和仪表盘。

4. 多模态搜索
支持处理和查询多种数据类型，包括文本、图像、视频和向量。

4. 完全开源
完全开源，允许用户根据需要进行自定义和扩展。

2.2 OpenSearch的使用场景

1. 全文检索
OpenSearch 提供了高效的全文检索功能，能力基本匹配ES，能够在大规模数据集中快速查找匹配项。并且支持各种复杂的查询类型，满足不同的搜索需求。

2. 实时查询分析
OpenSearch 支持复杂的数据分析操作，可以执行聚合查询、统计分析和数据转换。例如，你可以使用聚合功能统计某个字段的最大值、最小值、平均值等，帮助用户对数据的分布和趋势进行分析。

3. 多模态搜索
多模态搜索是 OpenSearch 的一个强大功能，允许用户在不同类型的数据上进行搜索和分析。它不仅支持传统的文本搜索，还可以处理图像、视频和向量数据，实现跨模态的搜索应用。

4. 数据可视化
可以结合 OpenSearch Dashboards，将数据分析、查询结果以可视化的方式进行展示。

三、ElasticSearch及OpenSearch对比分析

Elasticsearch和OpenSearch在使用上我们进行对比分析：

• 性能方面
  Elasticsearch与OpenSearch的向量搜索底层技术其实并不一致，ES将向量搜索作为核心功能内置，并在更高版本下进行了深度优化。OpenSearch则是通过插件方式实现向量搜索，因此在大规模数据的场景下存在性能差异。
• 易用方面*
  ElastcSearch更趋向于一个成熟的体系，具备完善的向量搜索的能力，而OpenSearch更为开放可以以插件的方式去实现向量搜索，并针对业务特性来用插件进行能力增强。
• 生态体系
  ElastcSearch具备RestFulAPI能力，可以通过丰富的API和集成方式来实现高度定制化，从来满足使用需求。而OpenSearch则通过丰富的插件体系来实现该能力。

四、如何选择ElasticSearch及OpenSearch

从产品成熟度和社区完善度来看ElasticSearch可能是更好的选择，但是高版本的闭源以及局限性导致了ElasticSearch只能使用到7.10版本。如果倾向于开源社区以及更多高级能力，OpenSearch则是更优选择。

在实际使用场景中，如果企业倾向于传统ES的使用方式，如全文搜索、多模态分析、日志分析、聚合分析的功能那么选择OpenSearch既可以满足ES使用过程中的全量能力，同时也可以探索OpenSearch的高阶能力。同样如果对ES的完善社区、产品高阶功能有强需求，那么建议使用ES组件来构建整体架构。