ElasticSearch入门学习

 

简介

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

安装

ElasticSearch分为Linux和Window版本，为了方便我安装的是ElasticSearch的windows版本。

https://pan.baidu.com/s/1cJeMROr8RFkb0xITJGa39g   提取码 2i81，我按照的是5.6.8版本。下载解压后，运行elasticsearch.bat文件即可。

ElasticSearch核心概念

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅 仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的 数据）进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下：

Relational DB ‐> Databases ‐> Tables ‐> Rows ‐> Columns

Elasticsearch ‐> Indices   ‐> Types  ‐> Documents ‐> Fields

 
1 索引 index 

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索 引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这 个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索 引。

2 类型 type

 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来 定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数 据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可 以为评论数据定义另一个类型。

3 字段Field 

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

4 映射 mapping 

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等， 这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据 对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

5 文档 document 

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然， 也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存 在的互联网数据交互格式。在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须 被索引/赋予一个索引的type。

6 接近实时 NRT

 Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延 迟（通常是1秒以内） 

7集群 cluster 

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由 一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集 群的名字，来加入这个集群 

8 节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一 个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的 时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对 应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫 做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此， 它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。
在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点， 这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群

9 分片和复制 shards&replicas

 

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任 一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供 了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每 个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主 要有两方面的原因： 1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。 2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上 进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说， 这些都是透明的。
在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因 消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分 片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。
复制之所以重要，有两个主要原因： 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分 片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以 在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制） 或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分 片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你 事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节 点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片

 

创建索引index和映射mapping

使用postman来创建

 

创建索引后设置mapping
我们可以在创建索引时设置mapping信息，当然也可以先创建索引然后再设置mapping。 在上一个步骤中不设置maping信息，直接使用put方法创建一个索引，然后设置mapping信息

请求url
POST http://127.0.0.1:9200/blog2/hello/_mapping



请求体

{
"hello":{
"properties":{
"id":{
"type":"long",
"store":true
},
"title":{
"type":"text",
"store":true,
"index":true,
"analyzer":"standard"
},
"content":{
"type":"text",
"store":true,
"index":true,
"analyzer":"standard"
}
}
}
}

删除索引

请求体
DELETE 127.0.0.1:9200/blog1

 

创建文档document

请求url
POST  127.0.0.1:9200/blog1/article/1

请求体
{
	"id":1,
	"title":"haha",
	"context":"123www"
}

修改文档

请求url
127.0.0.1:9200/blog1/aritcle/1
请求体
{
	"id":1,
	"title":"haha",
	"context":"123www"
}

删除文档

请求url
DELETE 127.0.0.1:9200/blog1/article/1

查询文档--根据id

请求url
GET 127.0.0.1:9200/blog1/article/1

查询文档--根据querystring

请求url
POST 127.0.0.1:9200/blog1/article/_search
请求体
{
	"query":{
		"query_string":{
			"default_field":"title",
			"query":"搜索服务器"
		}
	}
}