一起学Elasticsearch

在Elasticsearch中，索引是对数据进行组织和存储的基本单元。索引管理涉及创建、配置、更新和删除索引，以及与索引相关的操作，如数据导入、搜索和聚合等。这些关键任务直接影响着系统性能、数据可用性

Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，然而，并不是只要将数据存入ES就可以立即获得最佳性能和查询效率。正如任何强大的工具一样，ES也需要进行调优，以充分发挥其潜力

ES作为一款开源的分布式搜索和分析引擎，以其卓越的性能和灵活的扩展性而备受青睐，在实际应用中，如何最大限度地发挥ES的写入能力并保证数据的一致性和可靠性仍然是一个值得关注的话题

ES的并发控制是一种机制，用于处理多个同时对同一份数据进行读写操作的情况，以确保数据的一致性和正确性

ES的深度分页问题指的是在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢

ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系

我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest

在 Elasticsearch 中，模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档

Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更

Elasticsearch的 Scripting 是一种允许你使用脚本来评估自定义表达式的功能。通过它，你可以实现更复杂的查询、数据处理以及柔性调整索引结构等

聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总

在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤

DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率

本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分

本篇主要是介绍Elasticsearch中索引的基本操作API，即增删改查（CRUD），并介绍相关API参数

众多公司都广泛使用Elasticsearch，而我们学习它，是因为它是当前最流行的搜索和数据分析解决方案之一