一、ES数据结构原理
ES数据结构主要采用了倒排索引（Inverted Index）的方式，由两个主要部分组成：一是生成和管理索引的Index模块，负责新建和删除索引，文档的索引以及搜索等操作；二是进行数据存储和检索的Search module。当数据添加到ES时，它会被自动索引并分配一个文档ID和版本号，它们将在搜索阶段被用来返回匹配结果。
倒排索引是将文档作为关键字，并以关键字为索引建立索引表。因此，它能够高效地在大量文档中进行快速匹配和搜索。
二、ES数据结构引起崩溃
在ES数据结构中，由于文档被分片存储，当一条文档更新时，必须在每个分片中进行更新，同时保证所有分片的数据一致性。如果更新量超过了某个阈值，会引起集群堆积，甚至可能导致崩溃。
三、ES数据结构KD
KD树是一种二叉树结构，用于高维空间的数据搜索和面积分割。在ES中，KD树被用于处理地理位置数据，如地点或经纬度等，以快速搜索与指定地点相邻的位置信息。KD树的原理是将空间分割成一组高维超立方体，每个节点都代表一个超立方体。如果一个节点有两个子节点，则该节点对应于一个超立方体平面，并且选择坐标轴与该平面成90度角。
四、ES数据结构定义
PUT my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}
ES索引定义包括索引名称、分片数量和副本数量等。此外，ES数据结构还需要定义字段类型，如文本字段、数值字段和日期字段等。定义好ES数据结构后，可以进行文档的增、删、改、查等操作。
五、ES数据结构设计
在ES数据结构中，为了支持高效的检索、聚合和过滤操作，需要合理地设计映射和索引。例如，可以使用多字段搜索、统计和分组功能，同时使用优化器能够更好地处理查询，提高查询速度。
六、ES数据结构和MySQL对应
ES数据结构中的索引和表的概念类似于MySQL，但ES的索引是面向文档的，而MySQL的表是面向行的。此外，ES的数据存储和检索采用了倒排索引，而MySQL则是使用了B+树。
七、ES数据结构与存储方式
ES提供了两种存储方式，一种是基于文件系统的本地存储，另一种是基于云的存储。在本地存储模式下，ES使用Lucene库来管理索引和数据文件。在云存储模式下，ES使用Elasticsearch服务来管理数据和查询操作。
八、数据结构与STL
STL是一个C++的标准库，提供了一组标准容器、算法和迭代器等，用于处理各种数据结构。ES数据结构中也包含了很多数据结构，如数组、链表、哈希表和树等，同时也提供了类似STL的API，方便用户进行数据操作。
九、数据结构set么意思
在ES中，set是一种数据结构，它是一个不包含重复元素的集合。可以用于快速检测是否包含某个元素，或对集合进行操作，如交集、并集、差集和对称差集等。
十、ES数据存储结构选取
ES提供了多种数据存储结构，如单个文档和多个文档存储结构、水平和垂直存储结构等。用户可以根据自己的需求选择合适的数据存储结构，以提高数据的读写速度和查询效率。
