一些公司每天使用 Elasticsearch 索引检索 PB 级数据， 但我们中的大多数都起步于规模稍逊的项目。即使我们立志成为下一个 Facebook，我们的银行卡余额却也跟不上梦想的脚步。 我们需要为今日所需而构建，但也要允许我们可以灵活而又快速地进行水平扩展。

Elasticsearch 为了可扩展性而生。它可以良好地运行于你的笔记本电脑又或者一个拥有数百节点的集群，同时用户体验基本相同。 由小规模集群增长为大规模集群的过程几乎完全自动化并且无痛。由大规模集群增长为超大规模集群需要一些规划和设计，但还是相对地无痛。

当然这一切并不是魔法。Elasticsearch 也有它的局限性。如果你了解这些局限性并能够与之相处，集群扩容的过程将会是愉快的。 如果你对 Elasticsearch 处理不当，那么你将处于一个充满痛苦的世界。

Elasticsearch 的默认设置会伴你走过很长的一段路，但为了发挥它最大的效用，你需要考虑数据是如何流经你的系统的。 我们将讨论两种常见的数据流：时序数据(time-based data)（ 时间驱动相关性，例如日志或社交网络数据流），以及基于用户的数据(user-based data)（可以按用户或客户细分的大型文档集合）。

这一章将帮助你在遇到不愉快之前做出正确的选择。