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ElasticSearch
简单整理ES基本概念，设计理念，构建与使用，供回顾。
1.基本介绍
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源的分布式搜索引擎，用于实时存储、检索和分析大规模数据。它属于 Elastic Stack（以前称为 ELK Stack），包括 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，提供全文搜索、日志收集和数据可视化等功能。
2.设计理念
Elasticsearch 的设计理念基于实时搜索和分布式存储的需求，旨在提供一个强大、可扩展、高效的搜索引擎和分析平台。以下是 Elasticsearch 的设计理念的关键方面：
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分布式架构： Elasticsearch 是一个分布式系统，设计成可以水平扩展，以便处理大量数据和高并发请求。数据被分散存储在多个节点上，每个节点都可以处理搜索请求。
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文档存储： 数据以文档的形式存储，每个文档是一个 JSON 对象。这种文档存储模型非常灵活，适用于各种类型和结构的数据。
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倒排索引： Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）来加速全文搜索。倒排索引是一种将文档中的每个词映射到包含该词的文档的结构，使得搜索和过滤操作更加高效。
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实时性： Elasticsearch 提供几乎实时的搜索和分析能力。当数据发生变更时，可以迅速地将这些变更应用到索引中，实现快速的索引和查询操作。
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多种数据类型： Elasticsearch 支持多种数据类型，包括文本、数字、日期、地理位置等。这种灵活性使其适用于各种不同类型的数据。
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RESTful API： Elasticsearch 提供基于 RESTful 风格的 API，通过简单的 HTTP 请求进行操作。这样的设计使得 Elasticsearch 易于集成和使用。
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查询语言： Elasticsearch 提供强大的查询语言，支持全文搜索、模糊搜索、聚合、过滤等丰富的查询操作。查询语言通过 JSON 结构进行定义。
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实时分析： Elasticsearch 不仅用于搜索，还提供了丰富的聚合和分析功能，用于生成仪表盘、报表和可视化结果。
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插件生态系统： Elasticsearch 具有丰富的插件生态系统，允许用户根据需求扩展其功能。这些插件可以提供额外的搜索和分析功能，以及与其他系统的集成。
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开源和社区支持： Elasticsearch 是开源的，遵循 Apache 2.0 许可证。这使得它成为一个活跃的开源项目，拥有庞大的社区支持和贡献者。
3.基本架构与核心概念
可直接参考下方学习资料，
case1: 快速入门推荐二手博客，整理的非常不错；
case2: 实际研究学习推荐官方文档和源码库。
未完待续。。。。
学习参考资料：
- 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/elasticsearch-intro.html
- 源码：https://github.com/elastic/elasticsearch
- 阿甘研究elasticsearch专栏（入门学习推荐）. https://www.zhihu.com/column/c_1666374962351960064
- 小脑不发达（直观）https://zhuanlan.zhihu.com/p/434679339
- 不吃紫菜（容易理解，入门到精通，举例+实践）https://www.cnblogs.com/buchizicai/p/17093719.html