接续
系统项目初步的功能已经搭建完毕，这其中经过了很多个日日夜夜，就这一个系统初步的工作做完，感觉自己已经老了很多岁似的，当初定下的目标，这是不过才实现了十之三四，接下来还有很长的路要走，希望之前我总结的一点点知识能给csdn社区的同志们带来一点帮助，遇到问题了，可以到我这里看看有没有相关的解决方法，我在做一个功能点的后面，会把遇到的问题一定写下来，供查阅。
在使用ElasticSearch之前，我们需要对它又一个初步的了解
ElasticSearch
- 什么是ElasticSearch，复制官网的一段话
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。
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Elasticsearch 的用途是什么？
Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：
- 应用程序搜索
- 网站搜索
- 企业搜索
- 日志处理和分析
- 基础设施指标和容器监测
- 应用程序性能监测
- 地理空间数据分析和可视化
- 安全分析
- 业务分析
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Elasticsearch 的工作原理是什么？
原始数据会从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中。数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理。
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Elasticsearch 索引是什么？
Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。
Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。
在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。
1、基本概念
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Index(索引)
动词：相当于mysql中的insert
名词：相当于mysql中的database
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Type(类型)
在index中可以定义一个或多个类型，类似于mysql中的Table，每一种类型的数据放在一起
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Document(文档)
保存在某个索引（Index）下,某种类型（Type）的一个数据（Document），文档是JSON格式的，Doment就像是mysql中某个Table中的内容
2、ElasticSearch概念-图例
3、ElasticSearch概念-倒排索引
