elasticsearch-head安裝和介紹已在上一篇講了。
在瀏覽器訪問http://localhost:9100，可看到如下界面，表示啟動成功：
仔細觀察，我們會發現客戶端默認連接的是我們elasticsearch的默認路徑。而此時elasticsearch服務未啟動，所以集群健康值是未連接
集群健康值的幾種狀態如下：
綠色，最健康的狀態，代表所有的分片包括備份都可用
黃色，基本的分片可用，但是備份不可用（也可能是沒有備份），下文有提到
紅色，部分的分片可用，表明分片有一部分損壞。此時執行查詢部分數據仍然可以查到，遇到這種情況，還是趕快解決比較好
灰色，未連接到elasticsearch服務
此時，我們啟動elasticsearch服務，重新刷新瀏覽器，發現集群健康值變成了黃色，如下：
集群名字：xwj。在配置文件（elasticsearch.yml）中設置 cluster.name:
1、概覽
通過上圖可以看到我們的節點名稱為elasticsearch，並且該節點下有兩個索引test_index1、test_index2
在test_index2下，選擇 信息-->索引信息，可以查看該索引的所有信息，包括mappings、setting等等
在test_index2下，選擇 動作-->關閉/開啟，可以關閉/開啟該索引，關閉后的索引如圖：
在該界面也可以模糊查詢索引、設置刷新頻率等操作。如下圖：
幾個查詢
集群健康：localhost:9200/_cat/health?v
集群的節點列表：localhost:9200/_cat/nodes?v
查看全部索引：localhost:9200/_cat/indices?v
2、索引
在這里，可以查看到所有的索引，並且還可以創建一個新的索引，如下圖：
創建結構化索引
上圖創建的索引，點開索引信息，mapping是空的，表示該索引的字段並沒有指定，我們可以在創建索引的時候直接指定其字段名來創建。通過發送http請求來實現。
使用Head的符合查詢 或者postman工具進行創
請求路徑：localhost:9200/book --》ES服務的ip：端口/要創建的索引名，請求方法：PUT
請求體：
{
"settings":{
"number_of_shards":5, //分片數
"number_of_replicas":1 //備份數
},
//映射文件
"mappings":{
//類型名
"novel":{
//文檔的所有字段以及類型
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"author":{
"type":"keyword"
},
"word_count":{
"type":"integer"
},
"publish_date":{
"type":"date",
"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd" //日期格式化允許的類型
}
}
}
}
}
關於結構化索引和非結構化索引的區別：
結構化索引，類似MySQL，我們會對索引結構做預定義，包括字段名，字段類型等；那么，非結構化索引，就類似Mongo，索引結構未知，根據具體的數據來update索引的mapping。
那么如何選擇兩種索引呢，還是跟具體的使用場景有關，結構化相比非結構化，更易優化，性能好些，非結構化相較靈活，只是頻繁update索引mapping會有一定的性能損耗。
重點：需要特別特別注意的是：如果你的索引后期要修改，那么你只能重建一個你要修改成的索引，然后將數據復制到新的索引中，代碼如下
POST localhost:9200/_reindex
{
"source": {
"index": "people"
},
"dest": {
"index": "book"
}
}
參考：Elasticsearch index fields 重命名
3、數據瀏覽及相關概念
這里可看到索引、類型、字段、數據信息，如下圖所示：
集群（Cluster）：
ES是一個分布式的搜索引擎，一般由多台物理機組成。這些物理機，通過配置一個相同的cluster name，互相發現，把自己組織成一個集群。
節點（Node)：
同一個集群中的一個Elasticsearch實例就是一個Node。一個機器可以有多個實例，所以並不能說一台機器就是一個node。不過大多數情況下每個node運行在一個獨立的環境或虛擬機上。
Node類型：
1）data node: 存儲index數據。Data nodes hold data and perform data related operations such as CRUD, search, and aggregations.
2）client node: 不存儲index，處理轉發客戶端請求到Data Node。
3）master node: 不存儲index，集群管理，如管理路由信息（routing infomation），判斷node是否available，當有node出現或消失時重定位分片（shards），當有node failure時協調恢復。
（所有的master node會選舉出一個master leader node）
詳情參考官網：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html
分片（shard）：
分片，ES是分布式搜索引擎，每個索引有一個或多個分片，索引的數據被分配到各個分片上，相當於一桶水用了N個杯子裝，分片有助於橫向擴展，N個分片會被盡可能平均地（rebalance）分配在不同的節點上（例如你有2個節點，4個主分片(不考慮備份)，那么每個節點會分到2個分片，后來你增加了2個節點，那么你這4個節點上都會有1個分片，這個過程叫relocation，ES感知后自動完成)，分片是獨立的，對於一個Search Request的行為，每個分片都會執行這個Request.
主分片（Primary shard）：
索引（下文介紹）的一個物理子集。同一個索引在物理上可以切多個分片，分布到不同的節點上。分片的實現是Lucene 中的索引。
注意：ES中一個索引的分片個數是建立索引時就要指定的，建立后不可再改變。所以開始建一個索引時，就要預計數據規模，將分片的個數分配在一個合理的范圍。
副本分片（Replica shard）：
可以理解為備份分片。每個主分片可以有一個或者多個副本，個數是用戶自己配置的。ES會盡量將同一索引的不同分片分布到不同的節點上，提高容錯性。對一個索引，只要不是所有shards所在的機器都掛了，就還能用。主分片和備分片不會出現在同一個節點上（防止單點故障），默認情況一個索引創建5個分片一個副本（一個副本是指復制一次，有幾個分片復制幾個）（即5 primary+5 replica=10個分片）。如果你只有一個節點，那么5個replica都無法分配（unassigned），此時cluster status會變成Yellow。
eg：新建兩個索引testshards和testa，選擇的 分片數和副本數分別為（5,2）和（1,1），建索引時分片數指 主分片數。
replica的作用主要包括:
1.容災：primary分片丟失，replica分片就會被頂上去成為新的主分片，同時根據這個新的主分片創建新的replica，集群數據安然無恙
2.提高查詢性能：replica和primary分片的數據是相同的，所以對於一個query既可以查主分片也可以查備分片，在合適的范圍內多個replica性能會更優（但要考慮資源占用也會提升[cpu/disk/heap]），另外index request只能發生在主分片上，replica不能執行index request。
對於一個索引，除非重建索引否則不能調整分片的數目（主分片數, number_of_shards），但可以隨時調整replica數(number_of_replicas)。
索引（Index)：
邏輯概念，一個可檢索的文檔對象（documents）的集合。類似與DB中的database概念。同一個集群中可建立多個索引。比如，生產環境常見的一種方法，對每個月產生的數據建索引，以保證單個索引的量級可控。
類型（Type）：
索引的下一級概念，相當於數據庫中的table。同一個索引里可以包含多個 Type。 數據瀏覽tab中，選中某個索引或者類型，都可以看它對應的類型或索引。
文檔（Document)：
即搜索引擎中的文檔概念，也是ES中一個可以被檢索的基本單位，相當於數據庫中的row，一條記錄。
字段（Field）：
相當於數據庫中的column。ES中，每個文檔，其實是以json形式存儲的。而一個文檔可以被視為多個字段的集合。比如一篇文章，可能包括了主題、摘要、正文、作者、時間等信息，每個信息都是一個字段，最后被整合成一個json串，落地到磁盤。
映射（Mapping）：
相當於數據庫中的schema，用來約束字段的類型，不過 Elasticsearch 的 mapping 可以不顯示地指定、自動根據文檔數據創建。
ES比傳統關系型數據庫，對一些概念上的理解：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields參考：
4、基本查詢
在這個頁簽，可以做數據項簡單的查詢（只能做查詢）。
選擇一個索引，然后再選擇不同的查詢條件，勾選“顯示查詢語句”，最后點擊搜索，可以看到具體的查詢json和查詢結果
至於不同組合的查詢條件表示的意思 -> ElasticSearch查詢
5、復合查詢
在這個頁簽，可以使用json進行復雜的查詢，也可發送put請求新增及跟新索引，使用delete請求刪除索引等等。如圖所示：
該頁簽的簡單使用 -> ElasticSearch索引文檔的增刪改查
當然也可以采用postman去執行這些操作 -> ElasticSearch數據導入By Postman