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Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索引擎，基于 Lucene 构建，广泛应用于日志分析、全文搜索、数据分析等领域。Elasticsearch 允许我们进行高效的实时搜索和数据分析，并且其强大的分布式架构使得它能够处理大规模的数据；这篇文章介绍一下 Elasticsearch 的基本增删改查（CRUD）操作。ES 采用 RESTful 风格 API，我们可以在 Kibana 中进行相关的操作指令。

Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，广泛应用于大数据的实时搜索和分析场景中。Kibana 是一个与 Elasticsearch 配合使用的可视化界面，帮助用户以图表、图形等形式对 Elasticsearch 中的数据进行查询和分析。在这篇文章中，我们栏看看如何通过 Docker 安装并配置 Elasticsearch 和 Kibana，快速搭建一个测试环境。

Docker 让开发者创建的应用脱离底层物理硬件的限制；能很方便通过网络进行传播，做到快速分发和部署。通过对应用的封装（Packaging）、分发（Distribution）、部署（Deployment）、运行（Runtime）生命周期进行管理，通过将应用封装成镜像，实现了应用的“一次封装，到处运行”；并提供了快速部署、分发和迁移的能力。

Spring Boot 自动配置（Auto Configuration）是 Spring Boot 提供的一种核心机制，它能够根据项目中引入的依赖和配置，自动配置 Spring 应用中常用的 Bean，从而极大简化开发者的配置工作。Spring 框架本身功能强大，但配置繁琐，需要大量 XML 或 Java 配置代码。Spring Boot 的自动配置通过“约定优于配置”的理念，帮开发者自动完成这些配置，使开发变得更简单、更快速。

索引是为了提高数据库查询效率而设计的，通过索引，数据库可以快速定位到需要的数据，避免全表扫描。我们可以很快想到一些可以提升查询效率的数据结构，如：哈希表（利用哈希算法，根据键快速找到值，一般用于等值查询）、有序数组（利用二分查找快速找到数据）、搜索树等。而我们常用的存储引擎 InnoDB 中，索引底层用到的数据结构是 B+树，B+树是一种平衡树，它的叶子节点存储实际的数据，而中间节点存储索引信息。通过这种结构，可以迅速定位到需要的数据。MySQL 中的表通常是按主键排序存储的，这样的表叫做“聚簇索引”表。每个索引都有一棵 B+树，表中每一行数据在不同的索引中都会有一条记录。这样，查询时，我们可以通过索引快速找到数据，而不必扫描整个表。

Java 8 是 Java 发展历程中的一个里程碑式版本，它引入了大量令人激动的新特性，极大地提升了开发效率。

MyBatis 框架允许用户通过自定义拦截器（Interceptor）的方式改变 SQL 的执行行为，例如：在 SQL 执行时追加分页条件，从而达到简化分页查询的目的，PageHelper分页插件便是通过这个方式实现的。MyBatis 插件的核心原理主要是基于 Java 动态代理机制，拦截 MyBatis 的核心组件（Executor、StatementHandler、ParameterHandler、ResultSetHandler）中方法的执行。

数据脱敏（Data Masking）是指对敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等）进行变形、屏蔽或替换，使其在非生产环境或非授权场景下不可识别，同时保留数据的其他可用性，例如：日志记录，避免敏感信息写入日志文件；接口返回时前端展示时隐藏部分数据（如手机号显示为 138****1234）。MyBatis 插件是实现数据脱敏的一种有效且侵入性较低的方式，利用 MyBatis 提供的拦截器（Interceptor）机制，在 SQL 执行的不同阶段对数据进行处理。通过这种方式，可以在数据从数据库读取出来或写入数据库之前，对其进行脱敏或恢复操作，而无需修改大量的业务代码。

MyBatis 是一款半自动化的 ORM（Object Relational Mapping：对象关系映射）框架，帮我们消除了大量的 JDBC 冗余代码，包括参数的设置，结果集的封装等，能够将数据库中的记录转换为 Java 实体。这篇文章会通过源码的角度分析 MyBatis 加载配置文件的流程。

Redis (Remote Dictionary Server) 是一个开源的、高性能的键值对（Key-Value）存储系统，在项目当中有非常广泛的应用，由于其高性能，常被用作缓存服务器。