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《国内最全的Spring Boot系列之一》
《国内最全的Spring Boot系列之二》
《国内最全的Spring Boot系列之三》
《国内最全的Spring Boot系列之四》
《国内最全的Spring Boot系列之五》
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悟纤：师傅，脑瓜疼来着~
师傅：徒儿这是怎么了？
悟纤：师傅，我感觉自己总是很忧虑，无法真正开心起来。
师傅：徒儿，我理解你的感受。有时候，我们会被一些琐事和烦恼所困扰，导致心情不畅。但是，要想获得更开心，我们需要学会调整自己的心态。
悟纤：师傅，怎么调整呢？
师傅：首先，你要学会放下那些无谓的忧虑和烦恼。不要让它们占据你的心灵，影响你的情绪。尝试转移注意力，去做一些让你感到快乐和满足的事情。
悟纤：弟子明白了，要学会放下烦恼，去做让自己开心的事情。
师傅：很好，徒儿。此外，你还可以尝试改变自己的思维方式。不要总是看到事情的负面，试着从积极的角度去看待问题。记住，生活中总会有不如意的事情，但是我们可以选择如何去面对它。
悟纤：师傅，徒儿会努力尝试的。
师傅：我相信你一定能够做到。此外，你还可以尝试寻找一些能够帮助你放松身心的方法，比如运动、听音乐、阅读等。这些活动可以帮助你缓解压力，让你的心情变得更加愉悦。
悟纤：徒儿明白了，谢谢师傅的指导。
导读
Hi，大家好，我是悟纤。我就是我，不一样的烟火。我就是我，与众不同的小苹果。
这一节来看看ES的概念。
一、ES概念
1.1 节点：Node
ElasticSearch 是以集群的方式运行的，而节点是组成ES集群的基本单位，所以每个 ElasticSearch 实例就是一个节点，每个物理机器上可以有多个节点，使用不同的端口和节点名称。
节点按主要功能可以分为三种：主节点(Master Node)，协调节点(Coordianting Node)和数据节点(Data Node)。下面简单介绍下：
主节点：处理创建，删除索引等请求，维护集群状态信息。可以设置一个节点不承担主节点角色
协调节点：负责处理请求。默认情况下，每个节点都可以是协调节点。
数据节点：用来保存数据。可以设置一个节点不承担数据节点角色
http://localhost:9200/_cat/nodes?v
1.2角色：Roles
ES的角色分类：
· 主节点（active master）：一般指活跃的主节点，一个集群中只能有一个，主要作用是对集群的管理。
· 候选节点（master-eligible）：当主节点发生故障时，参与选举，也就是主节点的替代节点。
· 数据节点（data node）：数据节点保存包含已编入索引的文档的分片。数据节点处理数据相关操作，如 CRUD、搜索和聚合。这些操作是 I/O 密集型、内存密集型和 CPU 密集型的。监控这些资源并在它们过载时添加更多数据节点非常重要。
· 预处理节点（ingest node）：预处理节点有点类似于logstash的消息管道，所以也叫ingest pipeline，常用于一些数据写入之前的预处理操作。
注意：如果 node.roles 为缺省配置，那么当前节点具备所有角色。
1.3索引：Index
索引在 ES 中所表述的含义和 MySQL 中的索引完全不同，在 MySQL 中索引指的是加速数据查询的一种特殊的数据结构，如 normal index。
而在 ES 中，索引表述的含义等价于 MySQL 中的表（仅针对 ES 7.x 以后版本），注意这里只是类比去理解，索引并不等于表。
在 ES 中，索引在不同的特定条件下可以表示三种不同的意思：
· 表示源文件数据：当做数据的载体，即类比为数据表，通常称作 index 。例如：通常说 集群中有 product 索引，即表述当前 ES 的服务中存储了 product 这样一张“表”。
· 表示索引文件：以加速查询检索为目的而设计和创建的数据文件，通常承载于某些特定的数据结构，如哈希、FST 等。例如：通常所说的 正排索引 和 倒排索引（也叫正向索引和反向索引）。就是当前这个表述，索引文件和源数据是完全独立的，索引文件存在的目的仅仅是为了加快数据的检索，不会对源数据造成任何影响，
· 表示创建数据的动作：通常说创建或添加一条数据，在 ES 的表述为索引一条数据或索引一条文档，或者 index 一个 doc 进去。此时索引一条文档的含义为向索引中添加数据。
索引的组成部分：
· alias：索引别名
· settings：索引设置，常见设置如分片和副本的数量等。
· mapping：映射，定义了索引中包含哪些字段，以及字段的类型、长度、分词器等。
1.4类型：Type（ES 7.x 之后版本已删除此概念）
在较早的ES版本中，索引可以包含多个类型，每个类型代表了不同的文档结构。然而，从ES 7.x版本开始，类型已经被弃用，一个索引只能包含一个文档类型。
ES 7.x
· 不推荐在请求中指定类型。例如，索引文档不再需要文档type。新的索引 API 适用PUT {index}/_doc/{id}于显式 ID 和POST {index}/_doc 自动生成的 ID。请注意，在 7.0 中，_doc是路径的永久部分，表示端点名称而不是文档类型。
· 索引创建、索引模板和映射 API 中的include_type_name参数将默认为false. 完全设置参数将导致弃用警告。
· _default_映射类型被删除 。
ES 8.x
· 不再支持在请求中指定类型。
· 该include_type_name参数被删除。
1.5文档：Document
文档是ES中的最小数据单元。它是一个具有结构化JSON格式的记录。文档可以被索引并进行搜索、更新和删除操作。
文档元数据，所有字段均以下划线开头，为系统字段，用于标注文档的相关信息：
· _index：文档所属的索引名
· _type：文档所属的类型名
· _id：文档唯一id
· _source: 文档的原始Json数据
· _version: 文档的版本号，修改删除操作_version都会自增1
· _seq_no: 和_version一样，一旦数据发生更改，数据也一直是累计的。Shard级别严格递增，保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。
· _primary_term: _primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突，避免Primary Shard上的写入被覆盖。每当Primary Shard发生重新分配时，比如重启，Primary选举等，_primary_term会递增1。
1.6对比
elasticSearch是面向文档，关系型数据库 和 ElasticSearch 客观的对比！
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）
1.7 Node 与 Cluster
Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。
单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。
• 阿里巴巴前高级研发工程师
• 三家千万级互联网企业技术顾问
• MBTI/盖洛普技术专家
• 厦门某高校外聘教师
• 51CTO特约合作讲师
• 网易云课堂签约讲师
•《深入理解设计模式》作者
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