Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful
web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。

概述

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅 仅是存储，还会索引(index)
每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的 数据）进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下：

Relational DB ‐>Databases ‐>Tables ‐>Rows ‐>Columns
Elasticsearch ‐>Indices ‐>Types ‐>Documents ‐>Fields

常见概念

索引 index

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索 引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这
个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索 引。

类型 type

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来 定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数
据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可 以为评论数据定义另一个类型。

字段Field

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

映射 mapping

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等， 这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据
对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

文档 document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然， 也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存
在的互联网数据交互格式。 在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须 被索引/赋予一个索引的type。

接近实时 NRT

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延 迟（通常是1秒以内）

集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由 一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集
群的名字，来加入这个集群

节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一 个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的
时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对 应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫 做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，
它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。 在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，
这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

分片和复制 shards&replicas

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任 一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供
了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每 个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主 要有两方面的原因：
1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。 2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上 进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说， 这些都是透明的。 在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因
消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分 片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。 复制之所以重要，有两个主要原因：
在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分 片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以
在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制） 或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分
片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你 事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节 点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

下载安装ES

下载ES

自带JDK的版本: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

不带JDK的版本: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch-no-jdk

本例中使用不带JDK的版本，JDK我们使用自己自带的防止和本地JDK和自带JDK冲突，Elasticsearch无需安装，解压即用。

注意：

1.安装Elasticsearch前提条件：JDK1.8及以上 2.ES的安装目录即解压目录不能包含空格否则在之后ES将启动不了

ES文件目录

这是自带JDK的ES版本目录，不带JDK的ES同理不存在jdk目录

解决ES的跨域问题

编辑ES配置文件

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

启动ES

这里会弹出命令行

验证ES是否启动成功

打开浏览器在地址栏输入http://127.0.0.1:9200当出现如下提示时则表示ES启动成功

可视化控制面板

elasticsearch-head

ealsticsearch只是后端提供各种api，那么怎么直观的使用它呢？elasticsearch-head将是一款专门针对于elasticsearch的客户端工具

ES5以上版本安装head需要安装node.js和grunt

elasticsearch-head项目地址: https://github.com/mobz/elasticsearch-head

node.js下载地址: https://nodejs.org/zh-cn/

解压elasticsearch-head，在当前elasticsearch-head的目录打开cmd，执行一下命令

// 安装依赖
node install
// 安装grunt
npm install grunt-cli
// 运行grunt
grunt server

安装完成用cmd进入安装目录 执行 node -v 可查看node.js版本号 执行grunt -version查看grunt版本号

在浏览器中输入http://localhost:9100，看到如下界面则表示elasticsearch-head启动成功

Kinbana

Kinbana基于Node.js，所以安装之前需要安装Node.js。

Node.js下载地址：https://nodejs.org/zh-cn/

Kinbana下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana

Kibana用户手册：https://www.elastic.co/guide/cn/kibana/current/index.html

下载完Kinbana之后解压

目录结构如下:

编辑kabana.yml配置文件

如果本地已经启动了一个ES，就可以直接把这行注释放开

启动Kibana

效果

访问浏览器 http://localhost:5601

安装完成，即可对ES进行操作

IK 分词器

下载安装

下载的版本最好和ES版本一致

项目地址: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

解压，将解压后的文件夹拷贝到ES目录\plugins下

运行ES，可以看到ik分词器已被加载

IK分词器测试

最小切分 ik_smart

返回的结果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "这是",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "一个",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "对",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "分词器",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "的",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "测试",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    }
  ]
}

最细切分 ik_max_word

返回结果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "这是",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "一个",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "一",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "TYPE_CNUM",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "个",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 4,
      "type": "COUNT",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "对分",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "分词器",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "分词",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "器",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "的",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "测试",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 9
    }
  ]
}

分析器使用ik

删除索引

新建索引和Mapping，分析器选择的时ik_max_word

可在Head中查看到Mapping

当改用ik分词器（ik_max_word）再次查询关键词“搜钢索”时，

当改用ik分词器（ik_max_word）查询关键词“搜索”时，