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一、Elasticsearch 是什么？
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎，也是 Elastic Stack 的核心成员。它能近乎实时地存储、检索数据，本身扩展性出色，能扩展到上百台服务器，处理 PB 级别（大数据时代）的数据。它的核心功能主要体现在以下几点：
- 分布式存储：Elasticsearch 天生支持分布式，数据会被分布存储在多个节点上，这些节点可以分布在不同的服务器上，甚至不同的地理位置。这使得 Elasticsearch 能够处理大规模的数据，并且具备良好的容错性和高可用性。即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务，确保数据的安全性和业务的连续性。
- 实时搜索：Elasticsearch 的索引和搜索速度非常快，能够实现近实时搜索，数据写入后短时间内（通常在秒级甚至毫秒级）就可以被搜索到。这一特性使得它在对搜索实时性要求较高的场景中表现出色，如电商网站的商品搜索、社交平台的动态搜索等。
- 全文检索：Elasticsearch 具备强大的全文检索能力，能够对文本类型的数据进行高效的分词、索引和搜索。它内置了多种分词器，可以根据不同的语言和应用场景进行选择，同时也支持自定义分词器。通过全文检索，用户可以快速地从海量的文本数据中找到包含特定关键词的文档。
- 数据分析：除了搜索功能，Elasticsearch 还提供了丰富的聚合（Aggregation）和分析功能。可以对数据进行分组、统计、计算等操作，例如计算数据的平均值、最大值、最小值，统计某个字段的不同取值的数量等。这些功能使得 Elasticsearch 能够满足各种数据分析的需求，帮助用户从数据中获取有价值的信息。
Elasticsearch 的应用场景非常广泛，许多知名的网站和企业都在使用它来解决各种实际问题：
- 维基百科：使用 Elasticsearch 提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索（search-as-you-type）和搜索纠错（did-you-mean）等搜索建议功能 ，为全球用户提供了高效便捷的知识检索服务。
- GitHub：使用 Elasticsearch 检索 1300 亿行的代码，帮助开发者快速定位和查找代码资源，大大提高了开发效率。
- 电商领域：如淘宝、京东等电商平台，利用 Elasticsearch 实现商品的快速搜索和推荐，根据用户输入的关键词，能够在海量的商品数据中迅速找到相关商品，并结合用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品，提升用户的购物体验。
- 日志分析：许多公司会将 Elasticsearch 用于日志管理和分析，收集和存储服务器、应用程序等产生的大量日志数据。通过 Elasticsearch 的搜索和分析功能，可以快速定位系统故障、排查问题原因，还能对系统的运行状态进行实时监控和统计分析，为系统的优化和改进提供依据 。
二、基础概念轻松学
在深入学习 Elasticsearch 实战应用之前，我们先来了解一些基础概念，这些概念是理解和使用 Elasticsearch 的基石。
2.1 索引（Index）
在 Elasticsearch 中，索引是一个非常重要的概念，它类似于关系数据库中的数据库，是存储、查询和分析数据的地方。不过索引比数据库更加灵活和轻量级。我们可以把索引看作是一个存储具有相似特征文档的集合，比如一个电商网站可能会有一个名为 “products” 的索引来存储所有商品的信息，一个新闻网站可能会有一个 “news” 索引来存放新闻文章 。每个索引都有一个唯一的名称，在创建索引时，我们可以指定一些设置，如分片数、副本数等，这些设置会影响索引的性能和数据分布。
2.2 文档（Document）
文档是 Elasticsearch 中的基本数据单位，它以 JSON 格式表示，就像是关系数据库中的一行记录。每个文档都包含了一组字段和对应的值，并且属于一个特定的索引。例如，在 “products” 索引中，一个文档可以代表一件商品，它可能包含商品的名称、价格、描述、图片链接等字段。每个文档都有一个唯一的标识符（ID），我们可以通过这个 ID 来对文档进行创建、读取、更新和删除（CRUD）操作 。如果不指定 ID，Elasticsearch 会自动生成一个。
2.3 类型（Type）
在早期版本的 Elasticsearch 中，类型用于在同一个索引中对不同类型的文档进行逻辑分组。比如在一个 “blog” 索引中，可能有 “article” 类型的文档表示文章，“comment” 类型的文档表示评论。但从 Elasticsearch 6.0 开始，类型的概念被逐步弃用，并在 7.0 及以后的版本中完全移除了对多类型的支持。现在每个索引只能有一种类型的文档，默认类型为_doc 。这一变化简化了 Elasticsearch 的数据模型，减少了复杂性，同时也提升了性能。
2.4 映射（Mapping）
映射可以理解为是对索引中文档字段及其数据类型的定义，类似于关系数据库中表结构的定义。通过映射，我们可以告诉 Elasticsearch 每个字段的数据类型是什么，是否需要被索引，是否需要存储等信息。例如，对于一个 “name” 字段，我们可以将其定义为文本类型（text），并指定使用特定的分词器对其进行分词处理，以便进行全文搜索；对于一个 “price” 字段，我们可以将其定义为浮点数类型（float），用于存