Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源分布式搜索引擎，广泛应用于日志分析、全文搜索、实时分析等场景。它的高性能、高可扩展性和强大的查询能力使其成为现代应用中的核心组件之一。在本文中，我们将介绍 Elasticsearch 的基本概念、配置与搭建，并通过一个实际应用案例展示如何将 Elasticsearch 应用于日志分析场景。

一、什么是 Elasticsearch？

Elasticsearch 是一个开源的、分布式的、RESTful 的搜索和数据分析引擎。它能通过 JSON 格式的查询语言对数据进行快速搜索与分析。Elasticsearch 通常与 Logstash（用于数据收集和传输）和 Kibana（用于数据可视化）一起组成 ELK Stack，广泛用于大数据分析和日志管理。

Elasticsearch 的主要特点：

1. 分布式架构：支持数据分片和副本，具备高可用性和扩展性。
2. 全文搜索引擎：使用倒排索引技术，能够高效地进行全文搜索。
3. RESTful API：支持通过 HTTP 请求进行数据的查询、存储、删除等操作，方便与其他系统集成。
4. 实时数据分析：数据索引后可以立即查询，支持实时数据分析。

二、Elasticsearch 基础概念

在深入实践之前，我们需要理解 Elasticsearch 的一些核心概念：

1. 索引（Index）

• Elasticsearch 中的索引类似于传统