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Elasticsearch 的核心概念包括：
- 索引（Index）：类似于关系型数据库中的“数据库”，用于存储相关文档的集合。
- 类型（Type）：在 Elasticsearch 6.x 及之前版本中，类型用于区分索引中的不同文档结构，但在 7.x 及之后版本中已被弃用。
- 文档（Document）：索引中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的“行”。
- 分片（Shard）：索引可以被分成多个分片，每个分片是一个独立的索引，用于分布式存储和查询。
- 副本（Replica）：分片的副本，用于提高数据的可用性和查询性能。
- 节点（Node）：Elasticsearch 集群中的一个服务器实例，负责存储数据和执行操作。
- 集群（Cluster）：由一个或多个节点组成的集合，共同存储数据和提供服务。
- 映射（Mapping）：定义索引中的文档及其字段的存储和索引方式。
- 分析器（Analyzer）：用于在索引和搜索时处理文本数据，包括分词、过滤等操作。
- 查询（Query）：用于从索引中检索数据的请求。
- 聚合（Aggregation）：用于对索引中的数据进行统计和分析。
本题详细解读
索引（Index）
索引是 Elasticsearch 中最高层次的数据组织单位，类似于关系型数据库中的“数据库”。一个索引可以包含多个文档，这些文档通常具有相似的结构。索引的名称必须是小写的，并且在集群中唯一。
类型（Type）
在 Elasticsearch 6.x 及之前版本中，类型用于区分索引中的不同文档结构。例如，一个索引可以包含“用户”类型和“产品”类型的文档。然而，从 Elasticsearch 7.x 开始，类型已被弃用，推荐每个索引只包含一种类型的文档。
文档（Document）
文档是 Elasticsearch 中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的“行”。每个文档是一个 JSON 对象，包含多个字段。文档必须属于某个索引，并且可以通过唯一的 ID 进行标识。
分片（Shard）
分片是 Elasticsearch 实现分布式存储和查询的基础。一个索引可以被分成多个分片，每个分片是一个独立的索引。分片可以分布在集群中的不同节点上，从而提高数据的存储和查询性能。
副本（Replica）
副本是分片的复制品，用于提高数据的可用性和查询性能。每个分片可以有多个副本，副本可以分布在不同的节点上。当某个节点发生故障时，副本可以确保数据不会丢失，并且查询请求可以被重定向到其他副本。
节点（Node）
节点是 Elasticsearch 集群中的一个服务器实例，负责存储数据和执行操作。每个节点都有一个唯一的名称，并且可以承担不同的角色，如主节点、数据节点、协调节点等。
集群（Cluster）
集群是由一个或多个节点组成的集合，共同存储数据和提供服务。集群中的节点通过相互通信来协调数据存储和查询操作。集群的名称必须在所有节点中保持一致。
映射（Mapping）
映射定义了索引中的文档及其字段的存储和索引方式。映射可以指定字段的数据类型、是否索引、是否存储等属性。Elasticsearch 支持动态映射，即在插入文档时自动推断字段的类型和属性。
分析器（Analyzer）
分析器用于在索引和搜索时处理文本数据。分析器通常包括三个部分：字符过滤器、分词器和标记过滤器。字符过滤器用于预处理文本，分词器用于将文本分割成词条，标记过滤器用于对词条进行进一步处理，如小写转换、去除停用词等。
查询（Query）
查询是用于从索引中检索数据的请求。Elasticsearch 支持多种查询类型，如全文查询、词条查询、范围查询等。查询可以组合使用，以实现复杂的搜索需求。
聚合（Aggregation）
聚合用于对索引中的数据进行统计和分析。Elasticsearch 支持多种聚合类型，如指标聚合、桶聚合、管道聚合等。聚合可以嵌套使用，以实现多层次的数据分析。