最近想用elasticsearch来进行后台数据的存储，来达成大数量数据的高效访问和检索。希望可以达成，通过go编写后端客户端，访问elasticsearch服务，再和postgresql达成数据一致的目的。
ElasticSearch 介绍
- ElasticSearch是一项服务，也是一种存储库，可以在一台或多台电脑上同时开启多个服务来模拟多节点，每一个服务实例可以代表一个节点，数据可以进行横向查询，即通过各个实例查询到的数据都相同，以此来降低Query压力，负载均衡，一般会设置一个服务实例为master，其他的默认就是slave了，值得注意的是，query可以通过各个slave节点去查询，但是写操作(增删改)必须通过单节点操作，防脏。
- ElasticSearch有自己的增删改查DSL方式,使用ElasticSearch可以高效快捷的处理大数据的搜索和查询。可以使用Chrom的Sense插件进行DSL操作，也可以直接使用curl -x DSL命令的形式操作，对项目来说，一般推荐使用Kibana进行可视化操作。
- ElasticSearch的数据来源可以手工匹入，也可以和传统数据库同步，一般对现有的项目更新，都是使用同步的方式处理数据，没有谁会喜欢手工迁移慢慢put数据吧~
相关概念
- 集群cluster和节点node:每一个开启的服务实例，不管是单机多服务还是多机多服，每一个发起的服务实例都是一个节点node，众多的nodes共同构成集群cluster。
- index,type,document,fields:从cluster、node、index，type，document实际上就是逐级往下的对象实体，cluster表示节点集，单个node可以建立index索引，index概念类似于传统数据库的数据库database,type类似于传统数据库的表table，document表示一条记录，类比于数据库的一行数据,fields字段类似于传统数据库的列名称。
- 还有相关shards，replicas等概念，大家可以参考一下elastic百科链接,想要深入的可以关注一下elastic中文社区
elastic常用组件
elastic组件相关资料
1. Kibana
kibana介绍
2. Logstash
logstash介绍
3. Beats
Beats介绍
