Day 30：案例探讨2 - Use Cases (Uber/Github/Facebook)

Elasticsearch在Uber的Marketplace Dynamics核心数据系统中扮演着关键角色，聚合业务指标以控制关键的市场行为，例如动态（激增）定价，供应定位以及评估整体市场诊断-全部实时。

在这次演讲中，Jae和Isaac将分享Uber如何使用Elasticsearch来支持公司的多个用例，在高峰期处理超过1000个QPS。 他们不仅会解决他们最终选择Elasticsearch的原因，还将深入研究他们正在解决的关键技术挑战，例如如何建模Uber的市场数据以有效地表达聚合指标，以及如何根据关键性来运行多层Elasticsearch集群。 等等。

Elasticsearch在GitHub上提供搜索功能，GitHub是世界上最大的托管版本控制系统，拥有超过400万技术用户的苛刻客户群。 GitHub使用Elasticsearch来不断索引不断增长的商店中的数据，该商店拥有超过800万个代码存储库，包括超过20亿个文档。 GitHub使用Elasticsearch，可以让用户轻松搜索这些数据。

“搜索是GitHub的核心，” GitHub的运营工程师Tim Pease说。 “如果您访问GitHub.com/search，则可以搜索存储库，用户，问题，请求请求和源代码。”

GitHub的Elasticsearch实现的目标之一是对GitHub.com上公开可用的所有内容建立索引，并使其易於查找。当然，完全支持全文搜索，但是基於各种标准的搜索也是可能的，而且非常简单。

Elasticsearch的灵活存储和检索格式允许高度结构化和松散结构的数据在搜索存储中共存，再加上Elasticsearch广泛的搜索原语集，使搜索实现变得简单。 Pease指出：“您可以使用标准SQL数据库不支持的Elasticsearch对数据进行大量查询。”

Facebook已经使用Elasticsearch 3年以上了，从简单的企业搜索到跨越多个集群的40多种工具，每天有60百万以上的查询，并且还在不断增长。 这次演讲的重点是整个Elasticsearch旅程，从黑客松项目到内部工具和公共生产站点使用的自助服务基础架构。