私は普段、フロントエンドをメインに、どちらかというとそこからPMやデザイン方面に担当することが多かったのですが、
バックエンドやインフラも結構わかる人にならなければならなくなったので、まずは今開発しているサービスで使っているElasticsearchを勉強することにしました。
その時のメモみたいなものです。

もともと私が知っているElasticsearchの知識は、全文検索のシステムである、くらいでした。

「ElasticSearch 入門」で検索してみた

こちらが一番上にヒットしました。

このサイトで知ったこと

Elasticsearchの用語をRDSなどで使う用語に当てはめてみるとこんな感じ！

Elasticsearch	RDS
インデックス	データベース
ドキュメントタイプ・マッピング	テーブル
ドキュメント	レコード
フィールド	カラム

なるほど！わかりやすい！
Firestoreと似ていると思いました。

他には、Elasticsearchとは何でどんなメリットがあるかや、インストール方法、データの登録や検索方法などがまとめられており、
最初に概要を知るにはとても良いサイトでした。

次に、もうちょっと詳しく書いていそうなところ

すぐにちょうど良さそうなサイトを見つけました。
少し読んだところで、わかりやすそうと感じそのまま最後まで読みましたが、その後いろいろ見ていたサイトからも参考サイトとしてリンクが貼られていたので、良いのだと思います。
記事の日付が2016年と少し古いですが、大枠は変わらないのかな？と思い読みました。

このサイトで知ったこと

第１回 Elastisearch 入門インデックスを設計する際に知っておくべき事

Elasticsearchで設計するときに気をつけることや考慮すべきこと
Indexは、複数のShardsから構成されている
"product*"や"*ja"のように指定することができる

第２回 Elasticsearch 入門データスキーマ設計のいろは

「ドキュメント指向型」と呼ばれるやつがとても画期的らしい
ドキュメントはFirestoreのドキュメントと似ている

第３回 Elasticsearch 入門ドキュメント管理は意外と高度なことができる

ドキュメントの追加・参照・更新・削除について
インデックスされているドキュメントを一意に識別することができるのはドキュメントのIDのみで、それは任意なものでも自動生成でもできる（Firestoreと似ている）
アクセス数などをカウントアップしたいときなどは、scriptを使う

第４回 Elasticsearch 入門検索の基本中の基本

検索の仕方について

第５回 Elasticsearch 入門 Elasticsearch の使いどころ

ShardsはNodeに配置されて、Nodeの集合をClusterという
超大規模なシステムも構成可能
柔軟にいろいろな複雑なことができる

第６回 Elasticsearch 入門基本コンセプトを理解する

Cluster、Node、Shardsについて　これらの構造により、パフォーマンスを分散できる
Primary Shard（書き込み可能）とReplica Shard（読み取り専用）があり、同じNodeには配置されない
Indexは論理的な概念、Shardは物理的な概念

第７回 Elasticsearch 入門 API の使い方をハンズオンで理解する〜前編〜

Elasticsearch の起動・停止〜ドキュメントの管理（追加・登録・削除）
デフォルトはNodeの名前はランダムに設定され、Clusterの名前はelasticsearchになっている　任意のものを指定することも可能
Cluster、Node、Index、Shardsの状態の確認方法
最初healthがyellowになっていて、Replica Shardsの数を変更するとgreenになったのをみて、第６回の同じNodeには配置されないの部分を理解

第８回 Elasticsearch 入門 API の使い方をハンズオンで理解する〜後編〜

Mappingについて
検索の仕方とレスポンスの見方
QueryとFilterの違い
検索条件をテンプレート化して再利用することができる

Elasticsearchの新しいバージョンは結構変わっていることがわかり、バージョン7のものを中心に色々読んだ

最初の記事も読みなおしたり、こちらなど

このあたりで知ったこと

2系から5系のアップデートは、Elasticsearchが2系のときに、Elastic StackのKibanaやLogstashとバージョンを合わせるため、一気にすべてが5系に上がったらしい
バージョン6以降では、「Type」の指定が非推奨となり、タイプ名の代わりに「_doc」を指定するようになった
ノードには４種類の属性が存在し、１つのノードが複数の属性を持つことも可能（Masterノード、Dataノード、Ingestノード、Coordinatingノード）
ドキュメントを正しく検索するため、Analyzerを使用して単語に分割する必要がある
ElasticsearchのデフォルトのStandard analyzerは日本語に対応していないので、kuromoji Analysis Pluginと呼ばれる日本語形態素解析用のプラグインを使用する

手をうごかしてみる

インストールと簡単な操作をしてみる

公式ドキュメント

他には前述のサイトなどを参考にした

Kibanaも入れてみようとしましたが、どのやり方でやってもうまくいかなかったのと、会社の環境では使っていないので諦めた・・・

会社で使っているelasticsearch-headを触ってみた

Google Chromeの拡張機能です。

最後に

ドキュメント形式になっている部分は、Firestoreと似ていたので、すんなりと理解できました。
あとは色々使ってみて理解を深めていこうと思います。

色々調べていて感じたのは、最近の記事があまりなかったような気がします。
英語はたくさんあるのかもしれませんが・・・
最近はこの辺り日本では流行っていないのかなー？
私の調べ方が良くないだけかもしれませんが、、