ElasticSearch中最重要原理是文档的索引和文档的读取，本文带你理解ES文档的索引过程。文章中详细介绍了Elasticsearch的写入流程及其各个流程的工作机制，我们在这里再次总结下之前提出的分布式系统中的六大特性。
通过上文图解了解了ES整体的原理后，我们便可以基于此知识体系下梳理下ES的整体结构以及相关的知识点，这将帮助你更好的理解ElasticSearch索引文档和搜索文档的原理。
如何理解管道聚合呢？最重要的是要站在设计者角度看这个功能的要实现的目的：让上一步的聚合结果成为下一个聚合的输入，这就是管道。本文会带你详细的了解管道输入的设计模式与方法。
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。
年初阿里云宣布核心产品价格全线下调，新一轮激烈的降价，在云服务领域引发价格战。99元就能买到2核2G，3M固定带宽40G ESSD一年的服务，这个价格对于开发者太具有诱惑了！你给我们带来哪些便利呢?
