學習目標：
瞭解Elasticsearch的特點及體系結構
完成Elasticsearch安裝，能夠調用RestAPI完成基本增刪改查操作
完成Head插件安裝，熟悉Head插件的基本使用方法
完成IK分詞器的安裝，能夠使用IK分詞器進行分詞
使用SpringDataElasticsearch完成搜索微服務的開發（重點）
使用logstash完成mysql與Elasticsearch的同步工作
完成Elasticsearch在docker下的安裝

1 ElasticSearch簡介

1.1 什麼是ElasticSearch

Elasticsearch是一個實時的分佈式搜索和分析引擎。它可以幫助你用前所未有的速
度去處理大規模數據。ElasticSearch是一個基於Lucene的搜索服務器。它提供了一個分
布式多用戶能力的全文搜索引擎，基於RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發
的，並作爲Apache許可條款下的開放源碼發佈，是當前流行的企業級搜索引擎。設計用
於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

1.2 ElasticSearch特點

（1）可以作爲一個大型分佈式集羣（數百臺服務器）技術，處理PB級數據，服務大公
司；也可以運行在單機上
（2）將全文檢索、數據分析以及分佈式技術，合併在了一起，才形成了獨一無二的ES；
（3）開箱即用的，部署簡單
（4）全文檢索，同義詞處理，相關度排名，複雜數據分析，海量數據的近實時處理

1.3 ElasticSearch體系結構

下表是Elasticsearch與MySQL數據庫邏輯結構概念的對比

2 走進ElasticSearch

2.1 ElasticSearch部署與啓動

下載ElasticSearch 5.6.8版本
https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
資源\配套軟件中也提供了安裝包
無需安裝，解壓安裝包後即可使用
在命令提示符下，進入ElasticSearch安裝目錄下的bin目錄,執行命令

elasticsearch

即可啓動。
我們打開瀏覽器，在地址欄輸入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到輸出結果

{
"name" : "uV2glMR",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

2.2 Postman調用RestAPI

2.2.1 新建索引

例如我們要創建一個叫articleindex的索引 ,就以put方式提交
http://127.0.0.1:9200/articleindex/

2.2.2 新建文檔

新建文檔：
以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article
body:

{
"title":"SpringBoot2.0",
"content":"發佈啦"
}

返回結果如下：

{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

_id是由系統自動生成的。爲了方便之後的演示，我們再次錄入幾條測試數據。

2.2.3 查詢全部文檔

查詢某索引某類型的全部數據，以get方式請求
http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search 返回結果如下：

{
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKrI4pFdLZnId5S_F7",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "SpringBoot2.0",
"content": "發佈啦"
}
},
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "elasticsearch入門",
"content": "零基礎入門"
}
}
]
}
}

2.2.4 修改文檔

以put形式提交以下地址：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7
body:

{
"title":"SpringBoot2.0正式版",
"content":"發佈了嗎"
}

返回結果：

{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": false
}

如果我們在地址中的ID不存在，則會創建新文檔
以put形式提交以下地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

body

{
"title":"十次方課程好給力",
"content":"知識點很多"
}

返回信息：

{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

再次查詢，看是否有新增的這條文檔
2.2.5 按ID查詢文檔
GET方式請求

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

2.2.6 基本匹配查詢
根據某列進行查詢 get方式提交下列地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:十次方課程
好給力

以上爲按標題查詢，返回結果如下：

{
"took": 10,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 2.0649285,
"hits": [
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_score": 2.0649285,
"_source": {
"title": "十次方課程好給力",
"content": "知識點很多"
}
}
]
}
}

2.2.7 模糊查詢
我們可以用*代表任意字符：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:*s*

2.2.8 刪除文檔
根據ID刪除文檔,刪除ID爲1的文檔 DELETE方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

返回結果如下：

{
"found": true,
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}

再次查看全部是否還存在此記錄

3 Head插件的安裝與使用

3.1 Head插件安裝
如果都是通過rest請求的方式使用Elasticsearch，未免太過麻煩，而且也不夠人性化。我
們一般都會使用圖形化界面來實現Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件
步驟1：
下載head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
配套資料中已提供。 elasticsearch-head-master.zip
步驟2：
解壓到任意目錄，但是要和elasticsearch的安裝目錄區別開。
步驟3：
安裝node js ,安裝cnpm

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

步驟4：
將grunt安裝爲全局命令。Grunt是基於Node.js的項目構建工具。它可以自動運行你所
設定的任務

npm install ‐g grunt‐cli

步驟5：安裝依賴

cnpm install

步驟6：
進入head目錄啓動head，在命令提示符下輸入命令

grunt server

步驟7：
打開瀏覽器，輸入 http://localhost:9100
步驟8：
點擊連接按鈕沒有任何相應，按F12發現有如下錯誤
No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is present on the requested resource
這個錯誤是由於elasticsearch默認不允許跨域調用，而elasticsearch-head是屬於前端工
程，所以報錯。
我們這時需要修改elasticsearch的配置，讓其允許跨域訪問。
修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下兩句命令：

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

此步爲允許elasticsearch跨越訪問點擊連接即可看到相關信息

3.2 Head插件操作

3.2.1 新建索引
選擇“索引”選項卡，點擊“新建索引”按鈕

輸入索引名稱點擊OK
3.2.2 新建或修改文檔
在複合查詢中提交地址，輸入內容，提交方式爲PUT

點擊數據瀏覽 ,點擊要查詢的索引名稱，右側窗格中顯示文檔信息

點擊文檔信息：

我們再次回到剛纔的界面

修改數據後重新提交請求 , 此時因爲ID已經存在，所以執行的是修改操作。
重新查詢此記錄，發現版本爲2 。也就是說每次修改後版本都會增加1.

3.2.3 搜索文檔

3.2.4 刪除文檔

4 IK分詞器

4.1什麼是IK分詞器
我們在瀏覽器地址欄輸入http://127.0.0.1:9200/_analyze?
analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序員，瀏覽器顯示效果如下

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
},
{
"token" : "程",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "序",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "員",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
}
]
}

默認的中文分詞是將每個字看成一個詞，這顯然是不符合要求的，所以我們需要安裝中
文分詞器來解決這個問題。
IK分詞是一款國人開發的相對簡單的中文分詞器。雖然開發者自2012年之後就不在維護
了，但在工程應用中IK算是比較流行的一款！我們今天就介紹一下IK中文分詞器的使用。
4.2 IK分詞器安裝
下載地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下載5.6.8版
本課程配套資源也提供了: 資源\配套軟件\elasticsearch\elasticsearch-analysis-ik5.6.8.zip
（1）先將其解壓，將解壓後的elasticsearch文件夾重命名文件夾爲ik
（2）將ik文件夾拷貝到elasticsearch/plugins 目錄下。
（3）重新啓動，即可加載IK分詞器
4.3 IK分詞器測試
IK提供了兩個分詞算法ik_smart 和 ik_max_word
其中 ik_smart 爲最少切分，ik_max_word爲最細粒度劃分
我們分別來試一下
（1）最小切分：在瀏覽器地址欄輸入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序員
輸出的結果爲：

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序員",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}
]
}

（2）最細切分：在瀏覽器地址欄輸入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序
員
輸出的結果爲：

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序員",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "程序",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "員",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 4
}
]
}

4.4 自定義詞庫
我們現在測試"傳智播客"，瀏覽器的測試效果如下：
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=傳智播客

{
"tokens" : [
{
"token" : "傳",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "智",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "播",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 2
},
{
"token" : "客",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 3
}
]
}

默認的分詞並沒有識別“傳智播客”是一個詞。如果我們想讓系統識別“傳智播客”是一個
詞，需要編輯自定義詞庫。
步驟：
（1）進入elasticsearch/plugins/ik/config目錄
（2）新建一個my.dic文件，編輯內容：

傳智播客

修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目錄下）

<properties>
<comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
<!‐‐用戶可以在這裏配置自己的擴展字典 ‐‐>
<entry key="ext_dict">my.dic</entry>
<!‐‐用戶可以在這裏配置自己的擴展停止詞字典‐‐>
<entry key="ext_stopwords"></entry>
</properties>

重新啓動elasticsearch,通過瀏覽器測試分詞效果

{
"tokens" : [
{
"token" : "傳智播客",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}
]
}

5 搜索微服務開發

5.1 需求分析
5.2 代碼編寫
5.2.1 模塊搭建
（1）創建模塊tensquare_search ，pom.xml引入依賴

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring‐data‐elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.tensquare</groupId>
<artifactId>tensquare_common</artifactId>
<version>1.0‐SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>

（2）application.yml

server:
port: 9007
spring:
application:
name: tensquare‐search #指定服務名
data:
elasticsearch:
cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300

（3）創建包com.tensquare.search ，包下創建啓動類

@SpringBootApplication
public class RecruitApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(RecruitApplication.class, args);
}
@Bean
public IdWorker idWorkker(){
return new IdWorker(1, 1);
}
}

5.2.2 添加文章
（1）創建實體類
創建com.tensquare.search.pojo包，包下建立類

/**
* 文章實體類
*/
@Document(indexName="tensquare",type="article")
public class Article implements Serializable{
@Id
private String id;//ID
@Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
private String title;//標題
@Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
private String content;//文章正文
private String state;//審覈狀態
//getter and setter ......
}

（2）創建數據訪問接口
創建com.tensquare.search.dao包，包下建立接口

/**
* 文章數據訪問層接口
*/
public interface ArticleSearchDao extends
ElasticsearchRepository<Article,String> {
}

（3）創建業務邏輯類
創建com.tensquare.search.service包，包下建立類

@Service
public class ArticleSearchService {
@Autowired
private ArticleSearchDao articleSearchDao;
/**
* 增加文章
* @param article
*/
public void add(Article article){
articleSearchDao.save(article);
}
}

（4）創建控制器類
創建com.tensquare.search.controller包，包下建立類

@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/article")
public class ArticleSearchController {
@Autowired
private ArticleSearchService articleSearchService;
@RequestMapping(method= RequestMethod.POST)
public Result save(@RequestBody Article article){
articleSearchService.save(article);
return new Result(true, StatusCode.OK, "操作成功");
}
}

5.2.3 文章搜索
（1）ArticleSearchRepository新增方法定義

/**
* 檢索
* @param
* @return
*/
public Page<Article> findByTitleOrContentLike(String title, String
content, Pageable pageable);

（2）ArticleSearchService新增方法

public Page<Article> findByTitleLike(String keywords, int page, int size)
{
PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page‐1, size);
return
articleSearchRepository.findByTitleOrContentLike(keywords,keywords,
pageRequest);
}

（3）ArticleSearchController方法

@RequestMapping(value="/search/{keywords}/{page}/{size}",method=
RequestMethod.GET)
public Result findByTitleLike(@PathVariable String keywords,
@PathVariable int page, @PathVariable int size){
Page<Article> articlePage =
articleSearchService.findByTitleLike(keywords,page,size);
return new Result(true, StatusCode.OK, "查詢成功",
new PageResult<Article>(articlePage.getTotalElements(),
articlePage.getContent()));
}

6 elasticsearch與MySQL數據同步

6.1 Logstash
6.1.1什麼是Logstash
Logstash是一款輕量級的日誌蒐集處理框架，可以方便的把分散的、多樣化的日誌蒐集
起來，並進行自定義的處理，然後傳輸到指定的位置，比如某個服務器或者文件。
6.1.2 Logstash安裝與測試
解壓，進入bin目錄

logstash ‐e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

控制檯輸入字符，隨後就有日誌輸出

stdin，表示輸入流，指從鍵盤輸入
stdout，表示輸出流，指從顯示器輸出
命令行參數:
-e 執行
–config 或 -f 配置文件，後跟參數類型可以是一個字符串的配置或全路徑文件名或全路徑
路徑(如：/etc/logstash.d/，logstash會自動讀取/etc/logstash.d/目錄下所有*.conf 的文
本文件，然後在自己內存裏拼接成一個完整的大配置文件再去執行)
6.2 MySQL數據導入Elasticsearch
（1）在logstash-5.6.8安裝目錄下創建文件夾mysqletc （名稱隨意）
（2）文件夾下創建mysql.conf （名稱隨意），內容如下：

input {
jdbc {
# mysql jdbc connection string to our backup databse 後面的test
對應mysql中的test數據庫
jdbc_connection_string =>
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8"
# the user we wish to excute our statement as
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "123456"
# the path to our downloaded jdbc driver
jdbc_driver_library => "D:/logstash‐5.6.8/mysqletc/mysql‐
connector‐java‐5.1.46.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
#以下對應着要執行的sql的絕對路徑。
statement => "select id,title,content from tb_article"
#定時字段 各字段含義（由左至右）分、時、天、月、年，全部爲*默認含義爲
每分鐘都更新
schedule => "* * * * *"
}
}
output {
elasticsearch {
#ESIP地址與端口
hosts => "localhost:9200"
#ES索引名稱（自己定義的）
index => "tensquare"
#自增ID編號
document_id => "%{id}"
document_type => "article"
}
stdout {
#以JSON格式輸出
codec => json_lines
}
}

（3）將mysql驅動包mysql-connector-java-5.1.46.jar拷貝至D:/logstash5.6.8/mysqletc/
下。D:/logstash-5.6.8是你的安裝目錄
（4）命令行下執行

logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf

觀察控制檯輸出，每間隔1分鐘就執行一次sql查詢。

再次刷新elasticsearch-head的數據顯示，看是否也更新了數據。

7 Elasticsearch Docker環境下安裝

7.1 容器的創建與遠程連接
（1）下載鏡像（此步省略）

docker pull elasticsearch:5.6.8

（2）創建容器

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300
elasticsearch:5.6.8

（3）瀏覽器輸入地址：
http://192.168.184.134:9200/ 即可看到如下信息

{
"name" : "WmBn0H‐",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "2g‐VVbm9Rty7J4sksZNJEg",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

（4）我們修改demo的application.yml

spring:
data:
elasticsearch:
cluster‐nodes: 192.168.184.135:9300

（5）運行測試程序，發現會報如下錯誤

NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:
[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}
{192.168.184.135:9300}]
]
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes
AreAvailable(TransportClientNodesService.java:347)
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute(Tra
nsportClientNodesService.java:245)
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute(TransportP
roxyClient.java:59)

這是因爲elasticsearch從5版本以後默認不開啓遠程連接，需要修改配置文件
（6）我們進入容器

docker exec ‐it tensquare_elasticsearch /bin/bash

此時，我們看到elasticsearch所在的目錄爲/usr/share/elasticsearch ,進入config看到了
配置文件
elasticsearch.yml
我們通過vi命令編輯此文件，尷尬的是容器並沒有vi命令，咋辦？我們需要以文件掛載的
方式創建容器才行，這樣我們就可以通過修改宿主機中的某個文件來實現對容器內配置
文件的修改
（7）拷貝配置文件到宿主機
首先退出容器，然後執行命令：

docker cp
tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
/usr/share/elasticsearch.yml

（8）停止和刪除原來創建的容器

docker stop tensquare_elasticsearch
docker rm tensquare_elasticsearch

（9）重新執行創建容器命令

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300 ‐v
/usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch
.yml elasticsearch:5.6.8

（10）修改/usr/share/elasticsearch.yml 將 transport.host: 0.0.0.0 前的#去掉後保
存文件退出。其作用是允許任何ip地址訪問elasticsearch .開發測試階段可以這麼做，生
產環境下指定具體的IP
（11）重啓啓動

docker restart tensquare_elasticsearch

重啓後發現重啓啓動失敗了，這時什麼原因呢？這與我們剛纔修改的配置有關，因爲
elasticsearch在啓動的時候會進行一些檢查，比如最多打開的文件的個數以及虛擬內存
區域數量等等，如果你放開了此配置，意味着需要打開更多的文件以及虛擬內存，所以
我們還需要系統調優。
（12）系統調優
我們一共需要修改兩處
修改/etc/security/limits.conf ，追加內容

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536

nofile是單個進程允許打開的最大文件個數 soft nofile 是軟限制 hard nofile是硬限制
修改/etc/sysctl.conf，追加內容

vm.max_map_count=655360

限制一個進程可以擁有的VMA(虛擬內存區域)的數量
執行下面命令修改內核參數馬上生效

sysctl ‐p

（13）重新啓動虛擬機，再次啓動容器，發現已經可以啓動並遠程訪問
7.2 IK分詞器安裝
（1）快捷鍵alt+p進入sftp , 將ik文件夾上傳至宿主機

sftp> put ‐r d:\setup\ik

（2）在宿主機中將ik文件夾拷貝到容器內 /usr/share/elasticsearch/plugins 目錄下。

docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/

（3）重新啓動，即可加載IK分詞器

docker restart tensquare_elasticsearch

7.3 HEAD插件安裝
（1）修改/usr/share/elasticsearch.yml ,添加允許跨域配置

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

（2）重新啓動elasticseach容器
（3）下載head鏡像（此步省略）

docker pull mobz/elasticsearch‐head:5

（4）創建head容器

docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearch‐
head:5

面試問題總結
你在項目中如何開發搜索模塊
elasticsearch Spring DataElasticsearch
你如何實現數據庫與索引庫的同步？
十次方項目
你如何實現索引庫的分詞
IK 兩種算法最少切分最細切分
Solr 和Elasticsearch性能區分
https://www.cnblogs.com/chowmin/articles/4629220.html

【四、分佈式搜索引擎ElasticSearch】

1 ElasticSearch簡介

1.1 什麼是ElasticSearch

1.2 ElasticSearch特點

1.3 ElasticSearch體系結構

2 走進ElasticSearch

2.1 ElasticSearch部署與啓動

2.2 Postman調用RestAPI

2.2.1 新建索引

2.2.2 新建文檔

2.2.3 查詢全部文檔

2.2.4 修改文檔

3 Head插件的安裝與使用

3.2 Head插件操作

4 IK分詞器

5 搜索微服務開發

6 elasticsearch與MySQL數據同步

7 Elasticsearch Docker環境下安裝

2 -【高併發 - 服務】- 1 Hystrix

1 -【常見 web 安全漏洞】- 1 XSS 攻擊

【日期時間操作】

2 -【高併發 - 服務】- 3 CDN 內容分發

3 -【 API 開放平臺安全設計】- 2 基於 OAuth2.0 協議方式

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結

【 四、分佈式搜索引擎ElasticSearch】

1 ElasticSearch簡介

1.1 什麼是ElasticSearch

1.2 ElasticSearch特點

1.3 ElasticSearch體系結構

2 走進ElasticSearch

2.1 ElasticSearch部署與啓動

2.2 Postman調用RestAPI

2.2.1 新建索引

2.2.2 新建文檔

2.2.3 查詢全部文檔

2.2.4 修改文檔

3 Head插件的安裝與使用

3.2 Head插件操作

4 IK分詞器

5 搜索微服務開發

6 elasticsearch與MySQL數據同步

7 Elasticsearch Docker環境下安裝

【四、分佈式搜索引擎ElasticSearch】