ElasticSearch创建索引映射文档+IK分词器

1.ElasticSearch介绍
2.配置文件
- 3.安装head插件和Kibana
4.创建索引：
- 4.1第一种：界面上直接新建
- 4.2第二种：postman种新建
5.创建映射
6.创建文档
- 6.1 不指定ID，随机生成
- 6.2 指定ID，推荐
7.搜索文档
8.IK分词器
- 8.1 测试分词器
- 8.2 安装IK分词器
- 8.3 两种分词模式
- - 8.3.1 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分
  - 8.3.2 ik_smart：会做最粗粒度的拆分
- 8.4 自定义词库
9 修改映射
10.搜索

1.ElasticSearch介绍

总结：

1、elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器，支持开箱即用。

2、elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。
突出优点：

1.扩展性好，可部署上百台服务器集群，处理PB级数据。

2.近实时的去索引数据、搜索数据。

2.配置文件

elasticsearch.yml ：用于配置Elasticsearch运行参数
jvm.options ：用于配置Elasticsearch JVM设置
log4j2.properties：用于配置Elasticsearch日志

elasticsearch.yml ：

cluster.name: wang
node.name: wang_node_1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
node.master: true
node.data: true
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["0.0.0.0:9300", "0.0.0.0:9301", "0.0.0.0:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
bootstrap.memory_lock: false
node.max_local_storage_nodes: 1path.data: D:\ES\elasticsearch-6.2.1\data
path.logs: D:\ES\elasticsearch-6.2.1\logshttp.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: /.*/

常用的配置项如下：

cluster.name: 配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。

node.name:节点名，通常一台物理服务器就是一个节点，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理一个或多个节点组成一个cluster集群，集群是一个逻辑的概念，节点是物理概念
path.conf: 设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/
elasticsearch path.data:设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开。
path.logs:设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins: 设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock: true 设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存与swap分区交换数据。
network.host: 设置绑定主机的ip地址，设置为0.0.0.0表示绑定任何ip，允许外网访问，生产环境建议设置为具体的ip。

http.port: 9200 设置对外服务的http端口，默认为9200。

transport.tcp.port: 9300 集群结点之间通信端口

node.master: 指定该节点是否有资格被选举成为master结点，默认是true，如果原来的master宕机会重新选举新的master。

node.data: 指定该节点是否存储索引数据，默认为true。

discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“host1:port”, “host2:port”, “…”] 设置集群中master节点的初始列表。

discovery.zen.ping.timeout: 3s 设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些。
discovery.zen.minimum_master_nodes:主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2。

node.max_local_storage_nodes: 单机允许的最大存储结点数，通常单机启动一个结点建议设置为1，开发环境如果单机启动多个节点可设置大于1.

3.安装head插件和Kibana

4.创建索引：

4.1第一种：界面上直接新建

4.2第二种：postman种新建

put http://localhost:9200/索引库名称

number_of_shards：设置分片的数量，在集群中通常设置多个分片，表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同的结点，提高了ES的处理能力和高可用性，入门程序使用单机环境，这里设置为1。
number_of_replicas：设置副本的数量，设置副本是为了提高ES的高可靠性，单机环境设置为0.

5.创建映射

post http://localhost:9200/wang-001/doc/_mapping

6.创建文档

6.1 不指定ID，随机生成

http://localhost:9200/wang-001/doc

或kibana页面

6.2 指定ID，推荐

post http://localhost:9200/wang-001/doc/1

7.搜索文档

get http://localhost:9200/wang-001/doc/1

8.IK分词器

8.1 测试分词器

post http://localhost:9200/_analyze

分词结果：

8.2 安装IK分词器

8.3 两种分词模式

ik分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。
ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart：会做最粗粒度的拆分

8.3.1 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分

{“text”:“拼搏到无能为力”,“analyzer”:“ik_max_word”}

8.3.2 ik_smart：会做最粗粒度的拆分

{“text”:“拼搏到无能为力”,“analyzer”:“ik_smart”}

8.4 自定义词库

添加词库

加入

9 修改映射

不能直接修改，只能添加

添加，存储用最细粒度，搜索用最粗粒度

"analyzer":"ik_max_word",
"search_analyzer":"ik_smart"

10.搜索

新增几条数据

搜索所有
http://localhost:9200/wang-001/doc/_search
根据搜索字段名搜索
http://localhost:9200/wang-001/doc/_search?q=desc:无能