一、前文介紹
Elasticsearch（簡稱ES）是一個基於Apache Lucene(TM)的開源搜索引擎，無論在開源還是專有領域，Lucene 可以被認為是迄今為止最先進、性能最好的、功能最全的搜索引擎庫。注意，Lucene 只是一個庫。想要發揮其強大的作用，你需使用 Java 並要將其集成到你的應用中。
Lucene 非常復雜，你需要深入的了解檢索相關知識來理解它是如何工作的，就跟學習 springmvc 之前先從 servlet 開始，繁瑣復雜的工作，Solor、Elasticsearch 應由而生， 其使用 Java 編寫並使用 Lucene 來建立索引並實現搜索功能，但是它的目的是通過簡單連貫的 RESTful API 讓全文搜索變得簡單並隱藏 Lucene 的復雜性。
重要特性：
- 分布式的實時文件存儲，每個字段都被索引並可被搜索
- 實時分析的分布式搜索引擎
- 可以擴展到上百台服務器，處理PB級結構化或非結構化數據
基本概念：
索引（indices）-------------------Databases 數據庫
類型（type）----------------------Table 數據表
文檔（Document）---------------Row 行
字段（Field）---------------------Columns 列
詳細說明：
| 概念 | 說明 |
|---|---|
| 索引庫（indices) | indices是index的復數，代表許多的索引， |
| 類型（type） | 類型是模擬mysql中的table概念，一個索引庫下可以有不同類型的索引，比如商品索引，訂單索引，其數據格式不同。不過這會導致索引庫混亂，因此未來版本中會移除這個概念 |
| 文檔（document） | 存入索引庫原始的數據。比如每一條商品信息，就是一個文檔 |
| 字段（field） | 文檔中的屬性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的數據類型、屬性、是否索引、是否存儲等特性 |
要注意的是：Elasticsearch 本身就是分布式的，因此即便你只有一個節點，Elasticsearch 默認也會對你的數據進行分片和副本操作，當你向集群添加新數據時，數據也會在新加入的節點中進行平衡。
二、Elasticsearch安裝[windows]
如下主要針對 windows 環境下的 Elasticsearch 學習。
下載地址：https://www.elastic.co/cn/products/
解壓后，進入 bin/ 目錄，雙擊執行 elasticsearch .bat
Elasticsearch 啟動后可以看到綁定了兩個端口:
- 9300：集群節點間通訊接口【tcp連接方式，性能優於http】
- 9200：客戶端訪問接口【接收http請求】
9200，我們可以通過瀏覽器直接訪問，9300 則不可以直接訪問。
三、Kibana 安裝
Kibana 是一個基於 Node.js 的 Elasticsearch 索引庫數據統計工具，可以利用 Elasticsearch 的聚合功能，生成各種圖表，如柱形圖，線狀圖，餅圖等。
而且還提供了操作 Elasticsearch 索引數據的控制台，並且提供了一定的API提示，非常有利於我們學習 Elasticsearch 的語法。
1、配置
我們可以把 Kibana 當成，durid 連接池對於 mysql 的可視化來理解。
下載地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
解壓后，進入安裝目錄下的 config 目錄，修改 kibana.yml 文件：
修改elasticsearch服務器的地址，去掉原來的注釋：
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
Kibana 的監聽端口為 5601：http://127.0.0.1:5601 瀏覽器打開如下圖所示：
Dev Tools 相當於一個命令行窗口工具，帶提示，Elasticsearch 執行的數據格式為 json，舉例：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我喜歡編程"
}
四、ik 分詞器安裝
由於 Elasticsearch 在拆分單詞時,是按空格來分，即 hello world 分為 hello 和 world，這是沒問題的，但是在拆分中文時也是按照一個漢字一個漢字來拆分。即“我喜歡編程”分為 我、喜、歡、編、程 5個字符，所以就需要用到 IK 分詞器這個插件來進行拆分。
Lucene 的 IK 分詞器早在 2012 年已經沒有維護了，現在我們要使用的是在其基礎上維護升級的版本，並且開發為 ElasticSearch 的集成插件了，與 Elasticsearch 一起維護升級，版本也保持一致。
IK下載地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
注意 ES 與 IK 版本對應地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/2.x
將 zip 包，解壓到 Elasticsearch 目錄的 plugins 目錄中：
然后重啟 Elasticsearch
五、基本概念-詳細了解
上文也了解到 ES 操作的數據為 json，實際項目中，比如 springboot 中，無須操作 json，都是面向對象編程，但是，學習其實際原理固然重要。
5.1、創建索引
創建索引的請求格式：
- 請求方式：PUT
- 請求路徑：/索引庫名
- 請求參數：json格式：
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
- settings：索引庫的設置
- number_of_shards： 分片數量
- number_of_replicas：副本數量
示例：
5.2、查看索引設置
語法
Get請求可以幫我們查看索引信息，格式：
GET /索引庫名
5.3、刪除索引
刪除索引使用DELETE請求
語法
DELETE /索引庫名
六、映射配置
6.1、創建映射字段
語法
請求方式依然是PUT
PUT /索引庫名/_mapping/類型名稱
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "類型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分詞器"
}
}
}
- 類型名稱：就是前面將的type的概念，類似於數據庫中的不同表
字段名：任意填寫 ，可以指定許多屬性，例如： - type：類型，可以是text、long、short、date、integer、object等
- index：是否索引，默認為true
- store：是否存儲，默認為false
- analyzer：分詞器，這里的
ik_max_word即使用ik分詞器
示例
發起請求：
PUT niceyoo2/_mapping/goods
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "float"
}
}
}
響應結果：
{
"acknowledged": true
}
6.2、查看映射關系
語法：
GET /索引庫名/_mapping
示例：
GET /niceyoo2/_mapping
響應：
{
"niceyoo2": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
七、字段屬性詳解
7.1、type
Elasticsearch 中支持的數據類型非常豐富：
我們說幾個關鍵的：
String類型，又分兩種：
- text：可分詞，不可參與聚合
- keyword：不可分詞，數據會作為完整字段進行匹配，可以參與聚合
Numerical：數值類型，分兩類:
- 基本數據類型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮點數的高精度類型：scaled_float
- 需要指定一個精度因子，比如10或100。elasticsearch會把真實值乘以這個因子后存儲，取出時再還原。
Date：日期類型
elasticsearch 可以對日期格式化為字符串存儲，但是建議我們存儲為毫秒值，存儲為 long，節省空間。
7.2、index
index影響字段的索引情況。
- true：字段會被索引，則可以用來進行搜索。默認值就是true
- false：字段不會被索引，不能用來搜索
index的默認值就是true，也就是說你不進行任何配置，所有字段都會被索引。
但是有些字段是我們不希望被索引的，比如商品的圖片信息，就需要手動設置index為false。
7.3、store
是否將數據進行額外存儲。
在學習lucene和solr時，我們知道如果一個字段的store設置為false，那么在文檔列表中就不會有這個字段的值，用戶的搜索結果中不會顯示出來。
但是在Elasticsearch中，即便store設置為false，也可以搜索到結果。
原因是Elasticsearch在創建文檔索引時，會將文檔中的原始數據備份，保存到一個叫做_source的屬性中。而且我們可以通過過濾_source來選擇哪些要顯示，哪些不顯示。
而如果設置store為true，就會在_source以外額外存儲一份數據，多余，因此一般我們都會將store設置為false，事實上，store的默認值就是false。
7.4、boost
激勵因子，這個與lucene中一樣
其它的不再一一講解，用的不多，大家參考官方文檔：
最后
下篇帶大家詳細了解 elasticsearch 中的
- 增：隨機id、自定義id
- 刪：帶條件刪除
- 改：帶條件修改
- 查：帶條件查詢
推薦閱讀：
重溫Elasticsearch：https://www.cnblogs.com/niceyoo/p/11329426.html
elasticsearch集群搭建-windows：https://www.cnblogs.com/niceyoo/p/11343697.html
基於Docker方式實現Elasticsearch集群：https://www.cnblogs.com/niceyoo/p/11342903.html
18年專科畢業后一度迷茫，創建了一個用來記錄自己成長的公眾號，感興趣的小伙伴可以關注一下~
