背景

集群搭建完成后，但是没配置账号密码，集群中各节点之间的通信是也没有什么校验措施的，别人随随便便就连上集群。这样在互联网中就相当于裸奔！

常用配置

实际生产环境中会遇到各种配置优化，这里记录一下：

前言

• Elasticsearch环境:7.9.3版本

在Elasticsearch 7.8中引入的可组合索引模板。

索引模板的定义

索引模板是一种告诉Elasticsearch在创建索引时如何配置索引的方法。对于数据流，索引模板在创建流的后备索引时对其进行配置。在创建索引之前先配置模板，然后在手动创建索引或通过对文档建立索引创建索引时，模板设置将用作创建索引的基础。

模板有两种类型，索引模板和组件模板。组件模板是可重用的构建块，用于配置映射，设置和别名。您使用组件模板构造索引模板，但它们不会直接应用于一组索引。索引模板可以包含组件模板的集合，也可以直接指定设置，映射和别名。

相关概念

集群(cluster)

• 一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。
• 一个集群是由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是elasticsearch。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好习惯，但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。

引入依赖

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<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

Java操作ES检索和索引思路分析

介绍

其实准确来说，ES中的查询操作分为2种: 查询(query)和过滤(filter)。查询即是之前提到的query查询，它 (查询)默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤(filter)只会筛选出符合的文档，并不计算 得分，且它可以缓存文档 。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。

换句话说，过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适合精确匹配数据。一般应用时， 应先使用过滤操作过滤数据， 然后使用查询匹配数据。

IK分词器介绍

默认ES中采用标准分词器进行分词,这种方式并不适用于中文网站,因此需要修改ES对中文友好分词,从而达到更佳的搜索的效果。

两种检索方式(_search)

ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。

介绍

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。