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简单记录，后续整理补充

介绍： Elasticsearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索和分析引擎，建立在开源搜索库Lucene之上。它提供了强大的全文搜索功能和复杂的分析能力，适用于各种场景，包括应用日志分析、电子商务搜索、实时数据分析等。本文将介绍一些基本概念，帮助您快速入门使用Elasticsearch。

索引（Index）： 索引是Elasticsearch中存储和组织数据的基本单元。它类似于关系型数据库中的数据库，用于存储和管理一组相关的文档。每个索引都有一个唯一的名称，并且可以包含多个类型（在最新的Elasticsearch版本中，一个索引只能包含一个类型）。

文档（Document）： 文档是Elasticsearch中的基本数据单元。它类似于关系型数据库中的行，用于表示一个具体的实体或对象。文档以JSON格式表示，可以包含各种字段和对应的值。每个文档都有一个唯一的ID，用于在索引中进行唯一标识。

类型（Type）： 类型是在旧版本的Elasticsearch中引入的概念，用于将索引内的文档进行逻辑上的分组。每个类型都有一个名称，用于描述一组具有相似结构的文档。从Elasticsearch 7.x版本开始，一个索引只能包含一个类型。

节点（Node）： 节点是Elasticsearch集群中的一个实例，它是数据存储和处理的基本单元。每个节点都有一个唯一的名称，并且具有自己的角色和职责。节点之间可以互相通信和协作，以实现数据的分布式存储和处理。

集群（Cluster）： 集群是由多个节点组成的Elasticsearch环境。节点通过互相通信和协调工作，共同构成一个集群。集群具有一个唯一的名称，并且可以包含数十甚至数千个节点，以实现高可用性和横向扩展。

分片和副本（Shard & Replica）： 为了实现数据的分布式存储和高可用性，Elasticsearch将每个索引划分为多个分片（Shard）。每个分片都是一个独立的索引，包含部分数据。每个分片可以有多个副本（Replica），用于提供冗余和故障恢复。

查询（Query）： 查询是使用Elasticsearch进行搜索和过滤的一种方式。Elasticsearch提供了丰富的查询语言和API，可以进行全文搜索、精确匹配、范围过滤、聚合等操作。查询可以根据各种条件和参数来指定，并且可以根据相关性进行排序和评分。

分析（Analysis）： 分析是在将文本数据存储到Elasticsearch之前对其进行处理的过程。它包括分词、词干化、停用词过滤等步骤，以便更好地支持全文搜索和相关性排序。Elasticsearch提供了强大的分析器和标记器，可以根据不同的语言和需求进行配置。

总结： 本文介绍了一些Elasticsearch的基本概念，包括索引、文档、类型、节点、集群、分片和副本、查询以及分析。了解这些基本概念将有助于您更好地理解和使用Elasticsearch，从而构建高效的搜索和分析系统。对于更深入的学习和实践，建议参考官方文档和相关资源。