>本文首发于公众号极客兵营，原文地址今年5月份，由于参与的项目中全文搜索业务场景较多中，我开始深入学习和使用Elasticsearch。不过一开始的学习之路并不顺利，主要有以下两个原因：Elasticsearch上的相关资料比较少，优秀的书籍确实不多；Elasticsearch更新太快了，新版本和旧版本相比变化很大，很多书的内容都有些过时了。经过半年多的学习和实践，对Elasticsearch有了更深的理解。于是我有了一个想法：写一篇关于Elasticsearch的教程，一个是对自己的学习成果做一个总结；另一个是希望帮助更多人学习Elasticsearch。本系列教程将基于Elasticsearch的最新版本7.15.2（截至12/7/21）。结合自己的学习经历，我打算将整个教程从易到难分为以下四个章节：1.基础篇相信很多读者和我一样都是一线研发工程师。学习Elasticsearch的主要目的是快速掌握其基本概念，具备开发搜索应用的能力。本章的目标是让大家快速掌握Elasticsearch的基础知识，让大家尽快使用Elasticsearch开发业务功能。本章不会涉及分片、副本、集群等分布式概念，也不会包含ApacheLucene的讲解。因为这些对于Elasticsearch应用开发是透明的。学习完本章，您将了解以下内容：什么是索引；什么是索引映射；ElasticSearch数据的CRUD操作；常用的搜索（search）操作；搜索原理——分词器、倒排索引；学习完本章内容，你必须具备开发Elasticsearch应用的能力，为后续的深入学习打下坚实的基础。2、分布式篇虽然分片、副本、集群等概念对于应用开发来说是透明的，但是对于一些高阶同学来说，除了要负责普通业务需求的开发，还要能够胜任生产运维、容量规划、系统调优等工作。这就需要我们对Elasticsearch集群的分布式工作方式有深刻的理解。本章将介绍Elasticsearch集群如何横向扩展，如何保证集群高可用，以及如何进行分布式搜索。3.深入搜索经过前两章的学习，相信大家已经具备了在工作中用好Elasticsearch的能力。然而，业务需求是复杂多变的。如何为用户提供更准确的搜索结果，提供用户真正想要获取的信息，是我们始终不变的追求。本章将深入挖掘搜索的各种特性，并介绍如何优化搜索结果。4.深度聚合文章ElasticSearch除了搜索，还是一个大数据分析平台，具有非常强大的数据分析能力。与Hadoop的“T+1”时效相比，ElasticSearch具有更高的性能，能够近乎实时地获取数据分析结果。本章将深入介绍ElasticSearch的聚合分析能力，帮助您从海量数据中快速获取分析结果。最后，感谢您阅读本文，希望您喜欢接下来的教程。下面话不多说，让我们开始ElasticSearch的学习之旅吧！喜欢本文的朋友，欢迎关注公众号极客军营，观看更多精彩内容
