Elasticsearch的存储结构基于索引、类型、文档和字段，其设计与关系数据库有所不同。在关系数据库中，数据存储于表中，通过行和列组织。而Elasticsearch采用更灵活的数据结构，以索引为单位存储数据，索引内又包含类型，类型下有文档，文档由字段构成。
_version：用于版本控制，保证数据更新的顺序性。_source：存储原始文档，支持部分字段选择性保存。_seq_no：文档的顺序号，确保写入顺序。_primary_term：用于冲突处理，保证数据一致性。_routing：路由规则，保证查询和写入的对应性。
搜索流程分为两阶段：Query阶段，协调节点处理查询并合并结果；Fetch阶段，从存储节点获取实际文档。在高并发下，通过版本控制保证更新一致性，写操作遵循多数派原则，读操作支持同步或异步。集群选主由ZenDiscovery模块负责，通过节点间通信和投票机制确保Master选举的稳定性。
文档在分布式中通过分片技术存储，利用哈希算法决定文档到哪个分片，确保数据的均衡分布。Elasticsearch 的查询过程包括 Query 和 Fetch 阶段，对深度分页查询提供了解决方案。排序查询支持多字段，通过版本控制机制保证并发读写的正确性，若版本信息不匹配，应用程序需要处理可能的冲突。
Elasticsearch使用文档存储模型，索引数据到搜索服务器，提供快速查询与过滤。基于Lucene技术，倒排索引将文档转换为词条，存储在索引中，快速查找。采用可扩展分片结构，文档分配至不同节点实现水平扩展。Elasticsearch中的mapping技术，将字段映射至类型，利于索引与搜索。
ES的数据存储在磁盘上，其底层实现包括倒排索引与正排索引。倒排索引通过关键词查找文档ID列表，适用于全文检索，而正排索引通过文档ID查找文档内容。在性能优化上，ES使用倒排索引实现的查询检索速度通常高于MySQL的B+ Tree索引。然而，ES并非仅仅依赖倒排索引来实现全文检索。
在使用ES存储数据时，借助SpringBoot框架可轻松实现。引入ES相关依赖后，通过ElasticsearchRestTemplate模板类提供简便的接口，如save方法用于存储数据。此方法接收自定义业务字段的数据和指定的索引名作为参数，索引名类似于MySQL中的表名。查询数据则通过构建查询条件实现。
当数据进入系统，Elasticsearch 会默认根据 ID 进行路由，以此确定数据应被存放的 shard。路由机制默认使用 `_id`，也可以根据需求设置其他字段。ID 可以由用户自定义或由系统自动生成。若未指定，则由系统自动生成。
在ElasticSearch中，大多数查询都需要从硬盘文件（索引的段数据存储在硬盘文件中）中获取数据；因此， 在全局配置文件elasticsearch.yml 中，把结点的路径（Path）配置为性能较高的硬盘，能够提高查询性能 。
并在重启的时候可以从操作记录中将数据恢复过来。elasticsearch提供了translog来记录这些操作，结合os cached segments数据定时落盘来实现数据可靠性保证（flush）。文档被添加到buffer同时追加到translog：进行 refresh 操作，清空buffer，文档可被搜索但尚未 flush 到磁盘。
1、Elasticsearch是一个实时、分布式的搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量数据。它基于Lucene库构建，提供了全文搜索功能，同时提供了更易于使用的API和更丰富的特性集。Elasticsearch不仅是一个存储和搜索平台，还是一个具备核心数据功能的平台，能够进行复杂的分析操作。
2、Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理。Elasticsearch是一个分布式文档存储。
3、Elasticsearch是一个分布式文档存储。Elasticsearch存储的是序列化为JSON文档的复杂数据结构，而不是以列行数据的形式存储信息。当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档分布在整个集群中，可以立即从任何节点访问。当存储文档时，它几乎是实时的——在1秒内就可以被索引和完全搜索。
4、Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量数据。以下是关于Elasticsearch的详细解释：Elasticsearch的主要特点： 分布式搜索：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以在多个节点上存储和检索数据，从而实现水平扩展和弹性扩展。
5、Elasticsearch是索引、搜索和分析魔法发生的地方。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您拥有结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据，Elasticsearch都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它。您可以超越简单的数据检索和聚合信息来发现数据中的趋势和模式。
Elasticsearch在x版本中提供向量检索功能，其计算过程中会进行线性扫描以匹配所有文档。为优化查询效率，建议限制匹配文档数量，先用match query检索相关文档，再计算文档相关度。
本文将阐述如何利用 Docker 快速设置 Elasticsearch 及 Kibana，同时整合 Elasticsearch 作为向量数据库的解决方案。首先，根据指定设置 Docker 拉取 Elasticsearch 及 Kibana 镜像启动容器，并设定 Elasticsearch 超级用户密码为“password”。
Elasticsearch，作为全球下载量最多的向量数据库之一，提供了实现这一功能的便捷平台。通过定义特定的数据类型和使用相似性函数，我们可以轻松地在Elasticsearch中存储和检索向量数据，并计算向量之间的距离。
es向量数据库主要是指使用Elasticsearch作为向量数据库的情况。Elasticsearch本身不是一个专门的向量数据库，但通过其特定的数据类型和功能，如dense_vector，它可以被用作向量数据库，支持向量数据的存储和相似性搜索。
ES向量数据库是一种特殊类型的数据库，它将信息存储为向量，并利用这些向量进行高效的数据检索和分析。这种数据库特别适用于处理非结构化和半结构化数据，如图像、文本或传感器数据。首先，向量数据库的核心特点是使用向量来表示数据。
首先，Elasticsearch是一个支持各种类型数据的分布式搜索和分析引擎，它支持将数据类型之一设定为矢量字段，用于存储密集的数值矢量，并通过kNN搜索API进行快速检索。而Faiss则是Meta开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库，适用于任意大小的向量集。