一、Elasticsearch介绍

1.Elasticsearch产生背景

• 大数据量的检索
• NoSql： not only sql，泛指非关系型的数据库
• Nginx的7层负载均衡和4层负载均衡

2.Elasticsearch是什么
一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎
Elasticsearch使用Java开发：需安装jdk

Apache：

• 公司：开源协议
  在它的条款下开源
  很多主流的开源软件都捐献给Apache，让它维护
  顶级开源项目：Kafka，ES，Echarts

• Apache服务器：Web服务器（Nginx）
  是当前流行的企业级搜索引擎：稳定可靠，企业里普遍使用
  使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，使得全文检索变得简单

Lucene与Elasticsearch关系：

• Lucene是个库，只能Java使用，并且复杂
• Elasticsearch，使用Restful操作

Elasticsearch与solr：

• mysql和oracle的关系
  都是分布式的搜索引擎，不是一个软件，核心本质一样
• solr基于Lucene
• es集成度高，solr需要更多插件支持
• Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用

3.核心概念
集群：多太ES服务器的配合使用的集合称为集群。
节点：形成集群的每个服务器称为节点。

Shard：分片，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
Replia：副本，为提高查询吞吐量或实现高可用性，副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。
全文检索：在一篇文档中搜索要的内容，如果想查的数据快，肯定不是基于mysql的那种索引方式—基于倒排索引，实现的全文检索。

4.ES与关系型数据库Mysql对比

Mysql	ES
数据库	索引
表	类型
行	文档
建表语句	映射

5.物理设计
一个集群包含至少一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程。节点内可以有多个索引。
默认的，如果你创建一个索引，那么这个索引将会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成，而每个分片又有一个副本（replica shard，又称复制分片），这样，就有了10个分片。

6.ELK是什么
是日志收集和分析系统。

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”
kibana：数据可视化展示

ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

7.业务场景

• 搜索功能
• ES来替代传统的NoSQL，它的横向扩展机制太方便了

8.Elasticsearch索引到底能处理多大数据
一个Lucene索引，不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条
一个分片是一个lucene索引，一个es索引默认5个分片

二、Elasticsearch安装

ES安装：
安装jdk（java开发的）---->官网下载，解压---->启动即可（bin目录下bat文件）
在浏览器输入：http://127.0.0.1:9200/

ES客户端安装：
1.restful接口---->直接使用浏览器就可以访问

2.官方没有提供一个特别好的客户端

• postman
• elasticsearch-head（第三方，node写的：node环境）

# 安装
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
# 启动
npm run start

配置跨域：修改es的配置

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

浏览器输入：http://localhost:9100/

• Kibana（官方提供的）
  ES和Kibana版本要严格对应
  官网下载，解压即可
  修改配置—>连接es的地址：

server.port: 5601
server.host: "127.0.0.1"
server.name: lqz
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200/"]

bin路径下启动kibana
浏览器访问：http://localhost:5601

三、倒排索引

由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而成为倒排索引。
反向索引又叫倒排索引，是根据文章内容中的关键字建立索引。
对文章内容进行分词，根据分词建立索引（出现的位置和出现的次数）。

四、索引操作

索引等同于mysql中的数据库

• 在5.x（包含）之前，一个索引下可以建立多个映射（表）
• 6.x后，一个索引下只能建立一个映射（表），之前5.x的查询还能用
• 7.x后，一个索引下完全只支持一个映射

haystack：django的app，实现全文检索

• 底层可以基于 whoosh（python写的，类似于sqlite，文档型的），ES（Java，类似于Mysql，互联网公司用的多），solr（Java，类似于Oracle，传统企业用）
• 年久失修，只支持es 2.x版本
• 咱们做全文检索，基于es，自己通过python操作

配置信息增删改查：

# 增
PUT lqz2
{
   
  "settings": {
   
    "index":{
   
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":1
    }
  }
}

# 删
DELETE lqz

# 查 
# 获取lqz2索引的配置信息
GET lqz2/_settings
#获取所有索引的配置信息
GET _all/_settings
# 同上
GET _settings
# 获取lqz和lqz2索引的配置信息
GET lqz,lqz2/_settings

# 改（一般不改）
PUT lqz/_settings
{
   
  "number_of_replicas": 1
}

五、映射管理

在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中创建的索引只包含一个mapping type。
在5.x中使用multiple mapping types创建的索引将继续像以前一样在Elasticsearch 6.x中运行。
Mapping types将在Elasticsearch 7.0.0中完全删除。

在创建索引的时候，可以预先定义字段的类型及相关属性，如果没有设置，es会自动设置。

Mapping是我们自己定义的字段数据类型，同时告诉es如何索引数据及是否可以被搜索。
作用：会让索引建立的更加细致和完善

字段及类型：

• 字符串类型：text(会分词)，keyword（不会分词）
• 数字类型：long，integer，short，byte double，float
• 日期类型：data
• 布尔类型：boolean
• binary类型：binary
• 复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
• geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）----redis中
• 专业类型：ip，competion（搜索建议）

建立映射：

PUT books
{
   
  "mappings": {
   
    "properties":{
   
      "title":{
   
        "type":"text"
      },
      "price":{
   
        "type":"integer"
      },
      "addr":{
   
        "type":"keyword"
      },
      "company":{
   
        "properties":{
   
          "name":{
   "type":"text"}