一、安裝配置
在官網下載Es，注意版本號，不同大版本號之間差異很大。我安裝的是7.14.0版本
1.1 安裝成服務
cmd 進入bin目錄下執行
elasticsearch-service.bat install
1.2 安裝插件
ik分詞器，分詞器的版本和ES版本需要一致
elasticsearch-plugin.bat install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.14.0/elasticsearch-analysis-ik-7.14.0.zip
1.3 配置賬號密碼
修改config目錄下面的elasticsearch.yml文件，在里面添加如下內容，並重啟。
xpack.security.enabled: true xpack.license.self_generated.type: basic xpack.security.transport.ssl.enabled: true
執行：
elasticsearch-setup-passwords interactive
然后配置每個賬戶密碼。
通過賬號密碼鏈接： http://username:password@127.0.0.1:9200
二、基礎概念
2.1 文檔元數據
| 節點 |
說明 |
| _index |
文檔存儲的地方,必須小寫，不能以下划線開頭，不能包含逗號 |
| _type |
文檔代表的對象的類，命名可以是大寫或者小寫，但是不能以下划線或者句號開頭，不應該包含逗號 |
| _id |
文檔的唯一標識 |
2.2 索引
一個 索引 類似於傳統關系數據庫中的一個 數據庫 ，是一個存儲關系型文檔的地方。事實上，我們的數據被存儲在分片(shards)中，索引只是一個把一個或多個分片分組在一起的邏輯空間。
2.3 文檔
文檔指最頂層結構或根對象序列化的JSON數據(以唯一Id標識並存儲於ES中)，相當於關系數據的行。在版本7.0中已經沒有文檔了，統一為“_doc”。
三、數據的物理存儲
ES為什么能搜索和存儲海量數據呢？是因為它的水平拓展，它內部分將整個數據進行分片，每個分片存儲部分數據。
如圖：將整個數據分為5片，每一片都有一個副本，5個主分片分別存儲在不同節點。每個節點就是一個ElasticSearch實例。
3.1 數據是怎么存儲到分片中的？
在創建索引時，主分片的數量和其副本的數量已經確定了，當創建文檔時，Es會根據文檔的Id值選擇一個主分片，可能這個主分片，在另一個節點。文檔被發送到主分片和該主分片所有的副分片中。在新建一個文檔的時候， Elasticsearch 如何知道一個文檔應該存放到哪個分片中呢？首先這肯定不會是隨機的，否則將來要獲取文檔的時候我們就不知道從何處尋找了。實際上，這個過程是根據下面這個公式決定的：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing 是一個可變值，默認是文檔的 _id ，也可以設置成一個自定義的值。這就解釋了為什么我們要在創建索引的時候就確定好主分片的數量 並且永遠不會改變這個數量：因為如果數量變化了，那么所有之前路由的值都會無效，文檔也再也找不到了。
新建、索引、刪除操作，必須在主分片上完成后才能被復制到相關副分片。
3.2 多個節點查詢的過程
當其中一個節點接收到搜索請求時，會將請求轉發到其他節點，然后將每個節點的結果聚集返回。在默認情況下，搜索請求通過round-robin輪詢機制選中主分片和副分片。
3.3 為什么ElasticSearch查詢快？
Es為了查詢速度，使用的是倒排索引。假如存儲的兩個個文檔中Content字段值為：
1：My nickname is Microheart.
2：Hello Microheart
為了創建倒排索引，Es首先將每個文檔的 content 值拆分成單獨的詞(也就是tokens)，創建一個包含所有不重復詞條的排序列表，然后列出每個詞條出現在哪個文檔。
| my |
1 |
| nickname |
1 |
| is |
1 |
| microheart |
1，2 |
| hello |
2 |
3.4 相關性
上面的例子，提到了相關性，相關性主要根據下面三個有關：
- 檢索詞頻率：檢索詞在該字段出現的頻率，出現頻率越高，相關性也越高。 字段中出現過 5 次要比只出現過 1 次的相關性高。
- 反向文檔頻率：每個檢索詞在索引中出現的頻率，頻率越高，相關性越低。檢索詞出現在多數文檔中會比出現在少數文檔中的權重更低。
- 字段長度准則：字段的長度是多少？長度越長，相關性越低。 檢索詞出現在一個短的 title 要比同樣的詞出現在一個長的 content 字段權重更大。
3.5 映射
域映射：域最重要的屬性是type，就是字段類型。對於非string的域，只需要設置type
string域映射有兩個重要的屬性 index和 analyzer
Index：控制怎樣索引字符串
- analyzed ：首先分析字符串，然后索引它。換句話說，以全文索引這個域。
- not_analyzed：索引這個域，所以它能夠被搜索，但索引的是精確值。不會對它進行分析。
- no：不索引這個域。這個域不會被搜索到。
analyzer：指定分詞器
上面的例子中，為什么會按照單詞拆詞呢？因為默認不指定分詞器，就是standard分詞器，它會按照英文單詞拆詞。分詞器有：snowball、standard、keyword、ik_smart、ik_max_word。其中ik_smart和ik_max_word是中文的分詞
ES 2.x版本中只有string類型，ES 5.x以后，只有text 和 keyword字段。
比如一篇博客，有標題和內容兩個字段，指定為ik_smart。假如標題為 “.Net Core中使用ElasticSearch”，就會被拆詞為 “net”、“core”、 "中"、“使用”、“elasticsearch”。如果用戶搜索“.net core”，應該對用戶的搜索詞也進行拆詞，拆分為 “net”、“core”，那么標題就會命中。
/// <summary> /// 標題 /// </summary> [Text(Analyzer = "ik_smart")] public string Title { get; set; } /// <summary> /// 內容 /// </summary> [Text(Analyzer = "ik_smart")] public string Content { get; set; }
四、增刪改查
操作ElasticSearch是通過Resful api請求，所以我們可以通過Postman來實踐，也可以通過專業工具kibana操作
4.1 添加
POST product/_doc
{
"id": 2,
"partNo": "KF2EDGK-5.08-5P",
"brandName": "KEFA(科發)",
"brandAlias": "KEFA(科發) 科發 KF科發 慈溪科發 KEFA"
}
POST product/_doc/3
{
"id":3
"partNo": "KF2EDGK-5.08-5P",
"brandName": "KEFA(科發)",
"brandAlias": "KEFA(科發) 科發 KF科發 慈溪科發 KEFA"
}
兩種區別在於第一種未指定_id ，ElasticSearch會自動生成。第二種指定了_id的值 為3。
添加的數據會被ElasticSearch當做 “_source”字段的值存儲，除了_source字段，還有 _Index 、_type、_id 字段。
{
"_index" : "product",
"_type" : "_doc",
"_id" : "FHgny3wBBWoDytZQONAG",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"id" : 2,
"partNo" : "KF2EDGK-5.08-5P",
"brandName" : "KEFA(科發)",
"brandAlias" : "KEFA(科發) 科發 KF科發 慈溪科發 KEFA"
}
},
{
"_index" : "product",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"id" : 3,
"partNo" : "KF2EDGK-5.08-5P",
"brandName" : "KEFA(科發)",
"brandAlias" : "KEFA(科發) 科發 KF科發 慈溪科發 KEFA"
}
}
4.2 修改
PUT product/_doc/3 //更新整個文檔
{
"id":3,
"partNo": "123456",
"brandName": "科發",
"brandAlias": "KEFA(科發) 科發 KF科發 慈溪科發 KEFA"
}
POST product/_doc/3/_update //更新部分文檔
{
"doc": {
"partNo": "654321"
}
}
4.3 刪除
DELETE product //刪除整個索引 DELETE product/_doc/1 //刪除_id為1的文檔
4.4 查詢
GET product/_doc/_search //查詢所有
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
GET product/_doc/3 //查詢_id為3的文檔
查詢關聯的比較多，比較復雜，后面我們在慢慢聊。