一、安装ElasticSeach

声明：JDK1.8 ，低要求！ ElasticSearch 客户端，界面工具！Java开发，ElasticSearch 的版本和我们之后对应的 Java 的核心jar包！版本对应！JDK 环境是正常！

可以网上下载最新版，也可以下载网盘

pan.baidu.com/s/14c6UOEM-s9AB2JpsnEZpuA

arzq

下载

官网：https://www.elastic.co/

点击产品进入该页面，然后点击下载ElasticSearch

有各种版本可以提供下载的

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

这里再window下学习

ELK 三剑客，解压即用！（web项目！前端环境！）

在windows环境下

1、解压就可以使用了！

其中文件说明

bin:启动文件

config:配置文件，log4j2日志配置文件 jvm.options Java虚拟机相关配置

elasticsearch.yml es配置文件默认9200端口跨域

lib:相关jar包

logs：日志

modules:功能模块

plugins:插件

2、启动，访问9200；

双击 bin/elasticsearch.bat

3、访问测试！

输入http://localhost:9200/

二、安装可视化界面es head的插件

1、下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/

2、文件目录

3、命令行打开该地址

执行cnpm install，用淘宝镜像下载比较快

cnpm install

如果没有安装cnpm的话，会出现这种情况

用管理员身份打开命令行，安装cnpm

输入

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

然后回到head目录下重新执行cnpm install

然后运行

npm run start

4、连接测试发现，存在跨域问题：配置es

打开yml文件

如图，在最后添加上这两行

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

然后重启服务

可以创建索引库

创建成功

三、安装Kibana

安装Kibana

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动 Elasticsearch索引监测。

官网：https://www.elastic.co/cn/kibana

Kibana 版本要和 Es 一致！

下载完毕后，解压也需要一些时间！是一个标准的工程！好处：ELK 基本上都是拆箱即用！

启动测试

1、解压后端的目录

打开bin目录下的

点击启动

访问

http://localhost:5601

点击开发工具

汉化，修改配置文件

//冒号后必须加空格
i18n.locale: "zh-CN"

然后重新启动

四、ES核心概念

1、索引

2、字段类型（mapping）

3、文档（documents）

概述

在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢？我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧！

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？

elasticsearch是面向文档，关系行数据库和 elasticsearch 客观的对比！一切都是JSON！

Relational DB	Elasticsearch
数据库(database)	索引(indices)
表(tables)	types
行(rows)	documents
字段(columns)	ﬁelds

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。

物理设计： elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移一个人就是一个集群！默认的集群名称就是 elaticsearh

逻辑设计：一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一各顺序找到它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档

就是我们的一条条数据

user
1   xiaoli      18
2   xiaomo      30

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的小单位是文档，elasticsearch 中，文档有几个重要属性 :

自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！ {就是一个json对象！ fastjson进行自动转换！}
灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

索引

通俗来讲就是数据库！

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片如何工作

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的，每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼?

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：

Study every day, good good up to forever  # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档 :

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档 score

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :

如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据，提高效率！ elasticsearch的索引和Lucene的索引对比在elasticsearch中，索引（库）这个词被频繁使用，这就是术语的使用。在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢! 如无特指，说起索引都是指elasticsearch 的索引。接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作！

五、IK分词器插件

什么是IK分词器？

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “你好吗” 会被分为"你","好","吗"，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

如果要使用中文，建议使用ik分词器！

IK提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为少切分，ik_max_word为细粒度划分！一会我们测试！

安装

1、https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

2、下载完毕之后，放入到我们的elasticsearch 插件即可！

3、重启所有服务，可以看到ik分词器被加载了！

4、elasticsearch-plugin 可以通过这个命令来查看加载进来的插件

elasticsearch-plugin list

5、使用kibana测试！

其中 ik_smart 为少切分

我这里测试一下

GET _analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "这世界真美好"
}

ik_max_word为细粒度划分！穷尽词库的可能！字典！

ik 分词器增加自定义分词！

如果不行的话，可以把中文删除了

自定义的真美好有了

六、Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。基本Rest命令说明：

七、索引的基本操作

7.1、创建索引

PUT  /索引名/~类型名~/文档id {请求体}PUT /mo/user/1
{"name":"xiaomo","age":5
}

查看数据概览

7.2.elasticsaerch 中的类型

字符串类型

text 、 keyword

数值类型

long, integer, short, byte, double, ﬂoat, halfﬂoat, scaledﬂoat

日期类型

date

布尔值类型

boolean

二进制类型

binary 等等......

7.3 指定字段类型

PUT /mo1
{"mappings": {"properties": {"name":{"type": "text"},"age":{"type": "long"},"birthday":{"type": "date"}}}
}

7.4 查看默认的信息

PUT /mo2/_doc/1
{"name":"文峰有信","age":1,"birthday":"2020-07-24"
}

查看信息

如果自己的文档字段没有指定，那么es 就会给我们默认配置字段类型！

扩展：通过命令 elasticsearch 索引情况！通过get _cat/ 可以获得es的当前的很多信息！

GET _cat/indices?v

修改提交还是使用PUT 即可！然后覆盖！

PUT /mo2/_doc/1
{"name":"文峰有信2","age":5,"birthday":"2020-01-01"
}

现在的写法

POST /mo2/_doc/1_update
{"doc":{"name":"潇洒的小莫"}
}

八、文档基本操作（重点）

9.1 添加数据

PUT /mo3/user/1
{"name": "小莫3","age": 6,"desc": "生活就像海洋，就算意志坚强也到达不了成功的彼岸","tags": ["技术宅","暖男","太难"]
}

查看head

数据浏览

8.2、获取数据 GET

GET /mo3/user/1

8.3 更新数据 PUT

PUT /mo4/user/1
{"name": "小古","age": 18,"desc": "我的小古在哪里","tags":["法师","中单","美女"]
}PUT /mo4/user/2
{"name": "紫霞","age": 19,"desc": "我的意中人是一个盖世英雄，有一天他会来取我性命","tags": ["仙女","紫衣","专一"]}

8.4、Post _update , 推荐使用这种更新方式！

创建一个mo4/user/2

GET /mo4/user/2PUT mo4/user/2
{"name": "张三丰","age": 100,"desc": "太极创始人"
}

如果修改的话,最好用update,因为使用PUT的话，不传值进去，会覆盖成空

用update来修改，灵活性更高

POST mo4/user/2/_update
{"doc": {"name": "少年张三丰","age":20}
}

8.5 查询

8.5.1 简单查询

GET mo4/user/2

8.5.2 条件查询

GET mo4/user/_search?q=name:张三丰

8.5.3 复杂操作搜索 select ( 排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！)

match 查询

GET mo4/user/_search
{"query": {"match": {"name": "张三丰"}},"_source": ["name"]
}

创建两个不同的张三丰

按照年龄进行排序

分页

布尔值查询

must, 所有条件都要符合

类似于 sql中 where id=1 and name="lisi"

should（or），所有的条件都要符合 where id = 1 or name = xxx

如图

must_not （not）

过滤器 ﬁlter

GET mo4/user/_search/
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "张三丰"}}],"filter": {"range": {"age": {"lte": 50}}}}}
}

gt 大于
gte 大于等于
lt 小于
lte 小于等于

匹配多个条件

精确查询

term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确查找

关于分词：

term ，直接查询精确的
match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后在通过分析的文档进行查询！）

两种类型 text keyword

GET _analyze
{"analyzer": "keyword","text": "这世界真美丽"
}GET _analyze
{"analyzer": "standard","text":"这世界真美丽"
}

多值匹配精确查询

GET mo4/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"age": 58}},{"term": {"age": 20}}]}}
}

高亮查询

GET mo4/_search
{"query": {"match": {"name": "张三丰"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}

自定义高亮显示

GET mo4/_search
{"query": {"match": {"name": "张三丰"}},"highlight": {"pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>","post_tags": "</p>","fields": {"name":{}}}
}

问题: 为什么不用 elasitcsearch 替代数据库?

1.es 没有事务保证数据完整性处理需要自己编写.

2.传统数据的多表关联操作,再es中处理会非常麻烦,比如四五张表的连表查询

3.成本比数据库高,高内存提高性能

4.es 是倒排索引数据库是btree 索引,ES是写入慢，读取快。数据库是写入快，读取慢。ES写入数据后，需要0.5秒左右的时间才能被查询到。但是ES 搜索速度比mongo等数据库更快更好。

参考：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq?from=search&seid=16093692789696550128

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