3、Elasticsearch入门：功能特性与数据索引实战

Elasticsearch入门：功能特性与数据索引实战

1. Elasticsearch基础特性

1.1 聚合类型

Elasticsearch有多种聚合类型，其中桶聚合（Bucket Aggregations）会将数据收集到不同的桶中，把数据分割成不同的范围。例如，统计过去一周内每天的“访问被拒绝”错误数量、周末咖啡与茶的销售数据对比、学生的平均成绩等。我们可以利用Kibana的仪表盘功能，通过直方图、条形图等可视化方式展示这些分析结果。

除了桶聚合，还有管道聚合（Pipeline Aggregations）。与指标聚合和桶聚合直接处理文档数据以生成聚合输出不同，管道聚合是对其他聚合的输出进行处理，从而产生新的聚合结果。它在计算移动平均值、导数等方面非常有用。

1.2 RESTful over HTTP

与Elasticsearch进行交互非常简单。Elasticsearch拥有丰富、一致且协调的API，这些API通过HTTP以RESTful端点的形式暴露出来。任何能够发起REST调用的客户端都可以轻松访问Elasticsearch服务器。它支持用Java、.Net、JavaScript、Python、Ruby、Go、Perl等流行编程语言编写的客户端。这种标准化的访问方式使得Elasticsearch能够方便地与遗留系统、n层架构或微服务应用集成，而无需对现有应用状态进行重新设计。

1.3 无模式引擎

Elasticsearch是一个无模式（Schema-free）的引擎。它以JavaScript对象表示法（JSON）文档的形式存储数据，会对这些文档进行序列化并存储起来，以便后续检索。我