ElasticSearch搜索引擎学习(一)

1.创建索引库

使用postman或curl这样的工具创建：
put http://localhost:9200/索引库名称

{
	"settings":{
		"index":{
		"number_of_shards":1,
		"number_of_replicas":0
		}
	}
}

2.创建映射

post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping

{
	"properties": {
		"name": {
		"type": "text"
		},
		"description": {
		"type": "text"
		},
		"studymodel": {
		"type": "keyword"
		}
	}
}

3 创建文档

ES中的文档相当于MySQL数据库表中的记录。
发送：put 或Post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/id值
（如果不指定id值ES会自动生成ID）

{
	"name":"Bootstrap开发框架",
	"description":"Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，在行业之中使用较为广泛。此开发框架包
	含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长页面开发的程序人员）轻松的实现一个不受浏览器限制的
	精美界面效果。",
	"studymodel":"201001"
}

4.搜索文档

4.1根据课程id查询文档
get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/id值
4.2查询所有记录
发送 get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search
4.3查询名称中包括spring 关键字的的记录
发送：get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search?q=name:bootstrap
4.4查询学习模式为201001的记录
发送 get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search?q=studymodel:201001

5.IK分词器

在添加文档时会进行分词，索引中存放的就是一个一个的词（term），当你去搜索时就是拿关键字去匹配词，最终
找到词关联的文档。
测试当前索引库使用的分词器：
post 发送：localhost:9200/_analyze	
{"text":"测试分词器，后边是测试内容：spring cloud实战"}

6.安装IK分词器（版本要一致）

使用IK分词器可以实现对中文分词的效果
下载IK分词器：（Github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik）
解压，并将解压的文件拷贝到ES安装目录的plugins下的ik目录下	

7.两种分词模式

ik分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。
1、ik_max_word
会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、
华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。
2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂	

8.自定义词库

如果要让分词器支持一些专有词语，可以自定义词库。
iK分词器自带一个main.dic的文件，此文件为词库文件	

9.映射

6.1 映射维护方法
1、查询所有索引的映射：
GET： http://localhost:9200/_mapping
2、创建映射
post 请求：http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping	

10.常用映射类型

10.1字符串包括text和keyword两种类型：
1、text
1）analyzer
通过analyzer属性指定分词器。
下边指定name的字段类型为text，使用ik分词器的ik_max_word分词模式

"name": {
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word"
}

对于ik分词器建议是索引时使用ik_max_word将搜索内容进行细粒度分词，搜索时使用ik_smart提高搜索精确性

"name": {
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word",
"search_analyzer":"ik_smart"
}

10.2 index
通过index属性指定是否索引。
默认为index=true，即要进行索引，只有进行索引才可以从索引库搜索到。
但是也有一些内容不需要索引，比如：商品图片地址只被用来展示图片，不进行搜索图片，此时可以将index设置
为false。
删除索引，重新创建映射，将pic的index设置为false，尝试根据pic去搜索，结果搜索不到数据

"pic": {
"type": "text",
"index":false
}

10.3 store
是否在source之外存储，每个文档索引后会在 ES中保存一份原始文档，存放在"_source"中，一般情况下不需要设置
store为true，因为在_source中已经有一份原始文档了