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谷粒商城项目中学习笔记
1. 解释：
1）elastic：有弹力的、可伸缩、灵活
2）search：查询
3）ElasticSearch，是一个分布式、RESTful 风格的全文搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。
4）ElasticSearch 和 Solr
5）如何选择：
1.相关概念
1）单机 & 集群
2）集群 Cluster
3）节点 Node
1.核心概念：
1）索引：
2）类型（type）
3）文档（document）
4）字段（Field）：
5）映射（Mapping）（类似于表结构信息）
6）分片（Shards）：
7）副本（Replicas）：
8）分配（Allocation）：
2.系统架构-简介
1）系统架构图
3.分布式集群
1）单节点集群
-1：存放：
-2：查询：
2）分布式集群：
-1：通过 elasticsearch-head 浏览器插件，查看集群情况
安装方式：
1、docker安装；（docker run -d --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5）
2、chrome插件安装。
-2：添加拓展程序：https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/related
-3：界面：
-4：含义解释：
4.故障迁移
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5.水平扩容
1）如何扩容：
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3）如果：我们想要扩容，超过6个节点，怎么办呢？
6.应对故障
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7.路由计算 & 分片控制
1）路由计算：计算存储位置（存&取）
2）分片控制
8.数据写流程
9.数据读流程
10.更新流程 & 批量操作流程
1）更新流程：
2）批量（多文档）操作流程：
11.分片原理
1）倒排索引
-1：词条：索引中，最小存储 和 查询单元
-2：词典：字典，词条的集合。（B+，HashMap）
-3：倒排表：
2）文档搜索
-1：倒排索引不可修改，不可变的特性和。
-2：解决：动态更新索引
-3：按段搜索，会以如下流程执行：
3）近实时搜索
4）
13.文档刷新 & 文档刷写 & 文档合并
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14.文档分析
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15.文档控制
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16.文档展示 - Kibana
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1.为什么要使用 Elasticsearch
2.Elasticsearch 的 master 选举流程
3.Elasticsearch 集群脑裂问题
4.Elasticsearch 索引文档的流程
5.Elasticsearch 更新和删除文档的流程
6.Elasticsearch 搜索的流程
7.Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置，有哪些优化方法
8.GC 方面，在使用 Elasticsearch 时，要注意什么
9.Elasticsearch 对于大量数据（上亿量级）的聚合，如何实现
10.在并发情况下，Elasticsearch 如何保证 读写一致
11.如何监控 Elasticsearch 集群状态
12.是否了解字典树
13.Elasticsearch 中的集群、节点、索引、文档、类型是什么
14.Elasticsearch 中的倒排索引是什么
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