本文主要讲讲指标聚合（Metric Aggregation)。从分类看Metric聚合分析分为单值分析和多值分析两类。从功能上看根据具体的应用场景设计了一些分析api, 比如地理位置，百分数等等。

除了查询之外，最常用的聚合了，ElasticSearch提供了三种聚合方式： 桶聚合（Bucket Aggregation)，指标聚合（Metric Aggregation) 和 管道聚合（Pipline Aggregation)。本文主要讲讲桶聚合（Bucket Aggregation)。

DSL查询另一种极为常用的是对词项进行搜索，官方文档中叫term level查询，本文主要对term level搜索进行详解. 涉及term查询的多种方式。

在查询中会有多种条件组合的查询，在ElasticSearch中叫复合查询。它提供了5种复合查询方式：bool query(布尔查询)、boosting query(提高查询)、constant_score（固定分数查询）、dis_max(最佳匹配查询）、function_score(函数查询）。

本章从索引操作的角度看看如何对索引进行管理，文章简单介绍了关于ES索引的基本操作。包括索引的创建，修改，删除，索引打开与关闭。

本文给大家带来ElasticSearch数据查询和聚合数据的基本操作。在工作中大家可以根据文档的操作满足基本的数据查询与分析的需要，后边我们会深入讲解一些关于索引的一些其他问题。希望大家能够关注，一起学习。

Elasticsearch 是一个免费且开放的分布式搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。本文万字讲透Elasticsearch

Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件，比如：缓存、账号登录信息、排行榜等。一旦 Redis 请求延迟增加，可能就会导致业务系统“雪崩”。我在单身红娘婚恋类型互联网公司工作，在双十一推出下单就送女朋友的活动。谁曾想，凌晨 12 点之后，用户量暴增，出现了一个技术故障，用户无法下单，当时老大火冒三丈！

Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。

Redis支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。本文带大家了解下11中常用的场景。