簡介
1、elasticsearch是一個基於Lucene的高擴展的分佈式搜索服務器，支持開箱即用。
2、elasticsearch隱藏了Lucene的複雜性，對外提供Restful 接口來操作索引、搜索。
優點：
1.擴展性好，可部署上百臺服務器集羣，處理PB級數據。
2.近實時的去索引數據、搜索數據。
ElasticSearch vs Solr
（1）es基本是開箱即用，非常簡單。Solr安裝複雜
（2）Solr 利用 Zookeeper 進行分佈式管理，而 Elasticsearch 自身帶有分佈式協調管理功能。
（3）Solr 支持更多格式的數據，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 僅支持json文件格式。
（4）Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重於核心功能，高級功能多有第三方插件提供，例如圖形化界面需要kibana友好支撐
（5）Solr 查詢快，但更新索引時慢（即插入刪除慢），用於電商等查詢多的應用；
（6） ES建立索引快（即查詢慢），即實時性查詢快，用於facebook新浪等搜索。Solr 是傳統搜索應用的有力解決方案，但 Elasticsearch 更適用於新興的實時搜索應用。
結構
下圖是ElasticSearch的索引結構，下邊黑色部分是物理結構，上邊黃色部分是邏輯結構，邏輯結構也是爲了更好的 去描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理結構中的索引文件。
1、將要搜索的文檔內容分詞，所有不重複的詞組成分詞列表。
2、將搜索的文檔終以Document方式存儲起來。 3、每個詞和docment都有關聯。
索引（Index)：
邏輯概念，一個可檢索的文檔對象（documents）的集合。類似與DB中的database概念。同一個集羣中可建立多個索引。比如，生產環境常見的一種方法，對每個月產生的數據建索引，以保證單個索引的量級可控。
類型（Type）：
索引的下一級概念，相當於數據庫中的table。同一個索引裏可以包含多個 Type。 數據瀏覽tab中，選中某個索引或者類型，都可以看它對應的類型或索引。
注意：6.0之前的版本有type（類型）概念，type相當於關係數據庫的表，ES官方將在ES9.0版本中徹底刪除type
文檔（Document)：
即搜索引擎中的文檔概念，也是ES中一個可以被檢索的基本單位，相當於數據庫中的row，一條記錄。
字段（Field）：
相當於數據庫中的column。ES中，每個文檔，其實是以json形式存儲的。而一個文檔可以被視爲多個字段的集合。比如一篇文章，可能包括了主題、摘要、正文、作者、時間等信息，每個信息都是一個字段，最後被整合成一個json串，落地到磁盤。
映射（Mapping）：
相當於數據庫中的schema，用來約束字段的類型，不過 Elasticsearch 的 mapping 可以不顯示地指定、自動根據文檔數據創建。
ES比傳統關係型數據庫，對一些概念上的理解：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch和Head插件安裝
安裝鏈接：https://www.cnblogs.com/xiaojianfeng/p/9435507.html
head插件是ES的一個可視化管理插件，用來監視ES的狀態，並通過head客戶端和ES服務進行交互，比如創建映 射、創建索引等
Head使用和概念鏈接：
https://www.cnblogs.com/peterYong/p/11024684.html
使用
使用POSTMAN工具，選擇raw。
創建索引庫
put http://localhost:9200/索引庫名稱
{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":1,
"number_of_replicas":0
}
}
}
number_of_shards：設置分片的數量，在集羣中通常設置多個分片，表示一個索引庫將拆分成多片分別存儲不同 的結點，提高了ES的處理能力和高可用性，入門程序使用單機環境，這裏設置爲1。
number_of_replicas：設置副本的數量，設置副本是爲了提高ES的高可靠性，單機環境設置爲0.
創建映射
發送：post http://localhost:9200/索引庫名稱/類型名稱/_mapping 創建類型爲xc_course的映射，共包括三個字段：name、description、studymondel
由於ES6.0版本還沒有將type徹底刪除，所以暫時把type起一個沒有特殊意義的名字。 post 請求：http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping
表示：在xc_course索引庫下的doc類型下創建映射。doc是類型名，可以自定義，在ES6.0中要弱化類型的概念， 給它起一個沒有具體業務意義的名稱。
{ "properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"description": {
"type": "text"
},
"studymodel": {
"type": "keyword"
}
}
}
創建文檔
發送：put 或Post http://localhost:9200/xc_course/doc/id值 （如果不指定id值ES會自動生成ID）
http://localhost:9200/xc_course/doc/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000
{
"name":"Bootstrap開發框架",
"description":"Bootstrap是由Twitter推出的一個前臺頁面開發框架，在行業之中使用較爲廣泛。此開發框架包 含了大量的CSS、JS程序代碼，可以幫助開發者（尤其是不擅長頁面開發的程序人員）輕鬆的實現一個不受瀏覽器限制的 精美界面效果。",
"studymodel":"201001"
}
搜索文檔
1、根據課程id查詢文檔
發送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000
2、查詢所有記錄 發送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
3、查詢名稱中包括spring 關鍵字的的記錄 發送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=name:bootstrap
4、查詢學習模式爲201001的記錄
發送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=studymodel:201001
{ "took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_index": "xc_course",
"_type": "doc",
"_id": "4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000", · "_score": 0.2876821,
"_source": {
"name": "Bootstrap開發框架",
"description": "Bootstrap是由Twitter推出的一個前臺頁面開發框架，在行業之中使用較 爲廣泛。此開發框架包含了大量的CSS、JS程序代碼，可以幫助開發者（尤其是不擅長頁面開發的程序人員）輕鬆的實現 一個不受瀏覽器限制的精美界面效果。",
"studymodel": "201001"
}
}
]
}
}
took：本次操作花費的時間，單位爲毫秒。 timed_out：請求是否超時 _shards：說明本次操作共搜索了哪些分片
hits：搜索命中的記錄 hits.total ： 符合條件的文檔總數 hits.hits ：匹配度較高的前N個文檔
hits.max_score：文檔匹配得分，這裏爲高分 _score：每個文檔都有一個匹配度得分，按照降序排列。 _source：顯示了文檔的原始內容。
IK分詞器
現分詞的效果將 “測試” 這個詞拆分成兩個單字“測”和“試”，這是因爲當前索引庫使用的分詞器對中文就是單字分詞。
安裝IK分詞器
使用IK分詞器可以實現對中文分詞的效果。 下載IK分詞器：（Github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik）
解壓，並將解壓的文件拷貝到ES安裝目錄的plugins下的ik目錄下
ik分詞器有兩種分詞模式：ik_max_word和ik_smart模式。
1、ik_max_word
會將文本做細粒度的拆分，比如會將“中華人民共和國人民大會堂”拆分爲“中華人民共和國、中華人民、中華、 華人、人民共和國、人民、共和國、大會堂、大會、會堂等詞語。
2、ik_smart
會做粗粒度的拆分，比如會將“中華人民共和國人民大會堂”拆分爲中華人民共和國、人民大會堂。
測試兩種分詞模式：
發送：post localhost:9200/_analyze {“text”:“中華人民共和國人民大會堂”,“analyzer”:“ik_smart” }
自定義詞庫
如果要讓分詞器支持一些專有詞語，可以自定義詞庫。
iK分詞器自帶一個main.dic的文件，此文件爲詞庫文件。
在上邊的目錄中新建一個my.dic文件（注意文件格式爲utf-8（不要選擇utf-8 BOM））
可以在其中自定義詞彙：
比如定義：
配置文件中配置my.dic，
映射維護方式
1、查詢所有索引的映射： GET： http://localhost:9200/_mapping
2、創建映射 post 請求：http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping
3、更新映射
映射創建成功可以添加新字段，已有字段不允許更新。
4、刪除映射
通過刪除索引來刪除映射。
常見的映射leix
字符串包括text和keyword兩種類型：
1、text
1）analyzer 通過analyzer屬性指定分詞器。
下邊指定name的字段類型爲text，使用ik分詞器的ik_max_word分詞模式。
"name": {
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word"
}
2）index
通過index屬性指定是否索引。
默認爲index=true，即要進行索引，只有進行索引纔可以從索引庫搜索到。 但是也有一些內容不需要索引，比如：商品圖片地址只被用來展示圖片，不進行搜索圖片，此時可以將index設置 爲false。
"pic": {
"type": "text",
"index":false
}
3）store
是否在source之外存儲，每個文檔索引後會在 ES中保存一份原始文檔，存放在"_source"中，一般情況下不需要設置 store爲true，因爲在_source中已經有一份原始文檔了。