elasticsearch简介与基本操作

本文废话后置

1.elasticsearch 分为3个部分

index mapping setting

1.1 index

相当于MySQL的表(elasticsearch 没有库的概念,也没有用户的权限区分概念，所以做好 备份)

每个表都有一个 id

1.2mapping

相当于设置表结构(字段名称，字段类型等)

ps： 1.当插入数据，增加了字段时， mapping会自动增加字段

2.字段类型 有严格的控制，int 字段插入string 类型，会报错

1.3setting

设置表的配置信息，集群等

2.基本操作

2.1查询当前所有的表名

ip:9200/indexs

2.2查询表数据

查询student表中name 为 zhangsan 的学生

ip:9200/student/_sercher

这里是废话：

1.es是什么,

是 数据库。

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。

2.为什么用es

官方回答：

Elasticsearch 很快。由于 Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成的，所以在全文本搜索方面表现十分出色。Elasticsearch 同时还是一个近实时的搜索平台，这意味着从文档索引操作到文档变为可搜索状态之间的延时很短，一般只有一秒。因此，Elasticsearch 非常适用于对时间有严苛要求的用例，例如安全分析和基础设施监测。

Elasticsearch 具有分布式的本质特征。Elasticsearch 中存储的文档分布在不同的容器中，这些容器称为分片，可以进行复制以提供数据冗余副本，以防发生硬件故障。Elasticsearch 的分布式特性使得它可以扩展至数百台（甚至数千台）服务器，并处理 PB 量级的数据。

Elasticsearch 包含一系列广泛的功能。除了速度、可扩展性和弹性等优势以外，Elasticsearch 还有大量强大的内置功能（例如数据汇总和索引生命周期管理），可以方便用户更加高效地存储和搜索数据。

Elastic Stack 简化了数据采集、可视化和报告过程。通过与 Beats 和 Logstash 进行集成，用户能够在向 Elasticsearch 中索引数据之前轻松地处理数据。同时，Kibana 不仅可针对 Elasticsearch 数据提供实时可视化，同时还提供 UI 以便用户快速访问应用程序性能监测 (APM)、日志和基础设施指标等数据。