基本知识点：
图标：
定义：
简称为es
es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据
本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据
es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，
但是，它的目的是通过简单的 RESTful APl 来隐藏 Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单
据国际权威的数据库产品评测机构DBEngines的统计，在2016年1月，Elasticsearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用
那么，什么又是 Lucene 呢？
扩展 —— Lucene 简介：
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，
是一个 开源 的 全文检索引擎工具包，
但它不是一个 完整的全文检索引擎，而是一个 全文检索引擎的架构，
提供了完整的 查询引擎 和 索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）
Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的 工具包，
以方便的在 目标系统 中实现 全文检索 的功能，或者是以此为基础建立起 完整的全文检索引擎
有关ES，还流传着一段诙谐的故事：
传言：
多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，
由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。
在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene.
直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便va程序员可以在应用中添加搜索功能。
他发布了他的第一个开源项目，叫做"Compass"。
后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，
因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。
然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。
一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
但是，Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索…
但是，在如今的工作岗位要求中，我们经常能看到一个 和ElasticSearch齐名 的 搜索引擎 —— Solr
ES 和 Solr:
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】ES与Solr 浅析》
那么，基本的介绍 以及 与Solr的区别和联系 就讲解完了
在当代，只要谈及 ES，就会有个名词 被顺带着 讲解到 —— ELK：
ELK 概述：
概念：
ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三大开源架构 的 首字母大写简称
市面上也被成为Elastic Stack，其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架，
像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，
可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大，
市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es
Logstash 是 ELK 的 中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，
经过过滤后支持输出到不同目的地（文件MO/edis/elastsearchak等)，
Kibana 可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个 日志分析架构技术栈 总称，
但实际上，ELK不仅仅适用于 日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性，并非唯一性
下面，本人通过一张图，来展示下 ELK的分工流程：
分工流程：
那么，为了进行后面的讲解内容，
本人先来讲解下 ELK 中的 ElasticSearch 的 安装：
ElasticSearch 安装：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】ElasticSearch安装 详解》
Kibanna 安装：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】Kibana安装 详解》
IK分词器：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】IK分词器 详解》
在上文的学习中，同学们应该大致了解了 ES服务的安装与启动 以及 ES的定义和各种相关知识点
那么，下面本人就来讲解下 ES的核心概念：
核心概念：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】核心概念 详解》
为了下文中 ES的基本语法 的讲解，本人来介绍下 当前版本 ES中的 字段类型：
字段类型：
常见数据类型：
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| binary | 二进制值编码为Base64字符串 |
| boolean | true和false取值 |
| Keywords | 关键字家庭 其中包括keyword，constant_keyword，和wildcard |
| Numbers | 数值类型 例如：long和double，用于表示 数量 |
| Datas | 日期类型，包括date和 date_nanos |
| alias | 为现有字段定义别名 |
对象关系类型：
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| object | JSON对象 |
| flattened | 整个JSON对象作为单个字段值 |
| nested | 保留其子字段之间关系的JSON对象 |
| join | 为同一索引中的文档定义父/子关系 |
数组：
在Elasticsearch中，数组 不需要 专用的字段数据类型
默认情况下，任何字段 都可以包含 零个或多个 值，
但是，数组中的所有值 都必须 具有 相同的字段类型
其它类型：
更多数据类型，请访问下方链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
那么，了解完 字段类型 之后，本人就来讲解下 ES的基本语法 —— Restful命令
(注意：并不是说只能用 Restful命令，Restful命令是当前最流行的一种ES语法)
Restful命令：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】Restful命令 详解》
在我们之前使用 数据库 进行 查询 的过程中，
几乎所有的查询都是 需要条件 的
因此，在我们使用ES进行查询的时候，业务也几乎都是需要 条件查询 的
那么，现在，本人就来讲解下如何使用 ES 进行 条件查询：
条件查询：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】条件查询 详解》
SpringBoot 集成 ES：
请观看本人博文 —— 《【ElasticSearch框架学习】SpringBoot 集成 ElasticSearch》
官方文档：
若同学们还对于elasticsearch框架的基本知识点抱有疑问，请访问下面的官方文档链接：
elasticsearch的 官方文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html