前言

之前写过一个关于Elastic Search的文章，当时的我还不会使用markdown，还不知道怎么好好把自己所想的，总结成一个有条理的文章，所以我就想写下了这一篇新文章，帮助自己消化所学的东西，也可以把知识分享给大家。

使用	版本
操作系统	MacOS
ES版本	6.3.0
可视化插件	Head

安装

1.单实例安装

elasticSearch 的安装我觉得相对简单一些，我们可以在官网或者是别的途径，下载到它，官网的下载地址为https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch,当前最新的版本为6.4.2。而我使用的版本是6.3.0，如果想要下载到原来版本的ES，可以进入以下网址进行下载https://www.elastic.co/downloads/past-releases。
下载好后，执行bin目录下的elasticsearch即可。
启动后，在浏览器输入http://localhost:9200/即可，效果如下：

2.Head插件安装

Head插件是依托于node环境的，我们在使用插件之前需要先下载node.js。node.js下载好后，通过node -v 查看是否安装成功，然后就可以通过以下网址下载Head插件。Head 插件地址。下载好Head插件以及elasticsearch后，需要修改在elasticsearch 中的config的elasticsearch.yml中加上以下配置内容：

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

保证了Es以及Head插件的连通性。
Head插件的启动
1.npm install phantomjs-prebuilt@2.1.15 --ignore-scripts（之所以不使用npm install 是因为这个包，一直都取不到，但是它也不怎么影响使用。）
2.npm install
3.npm run start
启动后，在浏览器输入http://localhost:9100，如果显示了相关内容即可。

3.分布式安装

分布式的安装和单实例安装大同小异，把下载下来的ElasticSearch复制两个副本，放在新创建的目录ES_slave（slave为随从奴隶的意思，在这里把我们之前安装好的当做一个master，然后其他的slave配合master形成一套分布式）中，如下图所示：

这里是创建了两个，如果有需求，可以根据需求继续拓展。
然后把两个slave中的elasticsearch.yml文件进行修改，加入以下配置：

#配置ElasticSearch的集群名称
cluster.name: harry
#节点的名称(另一个节点名称可以使用slave2)
node.name: slave1
#设置绑定的IP地址
network.host: 127.0.0.1
#设置对外服务的端口号，默认情况下为9200（这里只要使用没被使用的端口号即可）
http.port: 8200
#设置是否打开多播发现节点，如果不进行配置，不会被主节点发现。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

配置好后，启动slave的elasticsearch即可。
Tips：我启动的时候报了一个错误。

[2018-10-07T11:57:44,907][INFO ][o.e.d.z.ZenDiscovery     ] [slave1] failed to 
send join request to master [{master}{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}
{lZIG2Xm3Sx-4Y4eHU5x9CA}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}
{ml.machine_memory=8589934592, ml.max_open_jobs=20, 
xpack.installed=true, ml.enabled=true}], reason 
[RemoteTransportException[[master][127.0.0.1:9300]
[internal:discovery/zen/join]]; nested: IllegalArgumentException[can't add node 
{slave1}{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}{4NUyj79cSxuaJL8BMtGejw}{127.0.0.1}
{127.0.0.1:9301}{ml.machine_memory=8589934592, ml.max_open_jobs=20, 
xpack.installed=true, ml.enabled=true}, found existing node {master}
{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}{lZIG2Xm3Sx-4Y4eHU5x9CA}{127.0.0.1}
{127.0.0.1:9300}{ml.machine_memory=8589934592, xpack.installed=true, 
ml.max_open_jobs=20, ml.enabled=true} with the same id but is a different 
node instance]; ]

因为我是把master的Es复制过来，作为slave，但是data中还有原来的数据，所以报了这个错，只要把，Es中的data文件夹中的东西都删除就行。
我们现在把master 的ES启动，slave1的ES启动，slave2的ES启动，最后把Head也启动起来，然后浏览器输入http://localhost:9100,效果如下，证明成功。

基本概念

1.索引，类型，文档

Elastic Search 与关系型数据库对比

Elastic Search	关系型数据库
索引	数据库
类型	表
文档	行

这里的Elastic Search 泛指的是全文检索。一个索引中，包含多个类型，一个类型中包含着多个文档。
在刚接触的时候，我想过这样一个问题，在关系型数据库mysql的like进行模糊查询的效果，与Elastic Search这样的全文检索，效果几乎就是一样的，那为什么还要用全文检索呢？
原因我觉得一共有两个：
第一个是查询的速度特别快。在关系型数据库中，数据是结构化的，我们当要进行模糊查询的时候，会从想要查询的表的第一条数据开始比对，如果不是，继续下一条，如果再不是，继续去查，就这样一直查下去，直到查到了，自己想要的那条数据。而Elastic Search呢？它其实使用了倒排索引。大概意思其实是这样的：现在一个有三篇文章

id	content
文章1	Java是世界上***的 .
文章2	人生苦短，快学python
文章3	C++是世界上最难的 .

这也是存储在关系型数据库中的存储形式，查询的话，他会一行行的进行查询。而如果存在了Elastic Search 中会变成什么样子呢？在全文检索中存在这分词器这么个东西，分词器会把输入的句子自动的进行一定规律进行分割，例如过空格分割，下划线分割，等等。如果是中文，也有插件可以对其进行语义分割。分割后的效果如下所示（只是举例子，真实情况未必如此）

关键词	文章号
世界	1，3
人生苦短	2 .
Java	1 .
python	2
C++	3

当我们输入世界，立刻就知道出现在了第一个，和第三个文章中。
第二个是因为我们在做全文检索的时候，根本用不到那么复杂的逻辑，我们用到基础的增删改查就行，使用了Elastic Search 之后，我们在也不用折腾数据库那么多的数据了。

2.分片与索引

每一个索引包含了多个分片，每个分片是一个lucene索引（lucene是Elasticsearch的底层引擎。）只需要将分片拷贝一份，就完成了分片的备份。

3.集群和节点

每一个集群都有一个集群的名字，一个集群包含多个节点。我们只需要知道集群的名称，便可以拓展集群中的节点。

4.elasticsearch.yml

我上面在启动head插件和设置分布式集群的时候，有修改过这个文件，但是这个文件还有别的可配置属性，我在这里说明一下，以备不时之需。

cluster.name: elasticsearch
#设置集群名称，一个集群只可以有一个名称，ElasticSearch会自己去查找同一个网段下的所有节点
node.name: node-1
#设置节点名称
node.master: true
#设置该节点是否是master节点，默认为true
node.data: true
#设置该节点，是否存储索引数据，默认为true
index.number_of_shards: 5
#设置分片的数量，默认为5个，这个配置只在5.0版本之前好用
index.number_of_replicas: 1
#设置索引副本数量，默认为一个，同样也是只在5.0之前好用。
path.data: /path/to/data
#设置索引数据的存储路径，默认在data文件夹下，可以设置多个文件存储路径，用逗号分隔。
path.logs: /path/to/logs
#设置log日志的存储路径，默认情况下是在logs文件夹下。
bootstrap.mlockall: true
#设置为true来锁住内存
network.host: 0.0.0.0
#设置绑定的Ip地址，默认为0.0.0.0
http.port: 9200
#设置对外服务的HTTP端口号
transport.tcp.port: 9300
#设置节点间交互的TCP端口号，也是给Java API使用的端口号，默认是9300。
transport.tcp.compress: false
#是否压缩TCP传输的数据，默认为false
http.cors.enabled:true
#是否使用http提供对外的服务，默认为true
http.max_content_length: 100mb
#http传输内容的最大容量。
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#发现master节点的数量，默认为1个。
discovery.zen.ping.timeout: 3s
#发现其他节点，超时的时间。
discovery.zen.ping.multicast.enabled:true
#是否打开多播发现节点。
discovery.zen.ping.unicast.hosts:["host1","host2:port","host3:[portX-portY]"]
#设置集群master几点的初始列表。
script.engine.groovy.inline.update: on
#开启groovy脚本的支持
script.inline: true
#开始所有脚本语言行内执行所有的操作。

基本用法

Elastic Search 我们可以使用REST API与其进行交互，说白了就是使用url地址，通过不同的method（get,post,put,delete）传入不同的json数据。
head插件虽然很好，但是也并不是万能的，我比较习惯用Post man进行api交互。下面讲讲具体的操作。
1.创建索引

url地址	method	用途
localhost:9200/索引名称	put	创建索引

在创建索引之前，我要先说两个概念分别是静态映射和动态映射。
动态映射是在创建索引之初，不添加索引的类型和文档中属性的格式，而是在添加文档的时候，格式会被自动转化。两种不同映射的设置，是由dynamic参数来决定的一共有三个可选值：

• true 动态映射自动添加字段
• false 静态映射，不会自动添加字段
• strict 静态映射，如果添加了新字段会报错

动态转换内容如下：

JSON格式的数据	自动推测的字段类型
null	没有字段被添加
true or false	boolean
浮点类型数字	float
数字	long
JSON对象	object
数组	有数组中第一个非空值决定
string	有可能是date类型（开启日企检测），double，long，text，keyword

动态映射json体：

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    }
}

number_of_shards是用来设置分片数量的
number_of_replicas是用来设置副本数量的
静态映射Json体：

{
     "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    },
    "mappings":{
        "it": {
            "dynamic":"strict",
            "properties":{
                "title":{
                    "type":"text"
                },
                "content":{
                    "type":"text"
                },
                "create_date":{
                    "type":"date"
                }
            }
        }
    }
}

这里的it指的就是类型，在properties中添加自己的字段，并且指定属性的类型。
另外发送请求的content-type一定得是application/json，这个值得注意，成功后，会返回一个属性acknowledged 是true的，就说明创建成功，其他的如下图（Tips：几个更换 json体，这里的截图只是一个示范）：

查看head插件，如下图

我们可以看到这里创建了三个分片（细线为粗线的副本）。

2.插入文档

url地址	method	用途
localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	put	创建文档（指定文档id）
localhost:9200/索引名称/类型名称	post	创建文档（随机文档id）

3.修改文档

url地址	method	用途
localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	post	修改文档

json体：

{
  "doc":{
    "修改字段名称": "想要修改成的值"
  }
}

4.删除文档

url地址	method	用途
localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	delete	删除文档

5.查询文档
这里先介绍简单的查询，复杂的地方，会在后面说到。

url地址	method	用途
localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	get	查询文档通过文档id
localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	post	查询所有数据

简单查询数据结构体为

{
  "query":{
    "match_all":{}，（通过该属性查询所有数据）
    "match":{
      "需要查询的字段名称"："查询的值"
    }
  },
  "from": "从第几个开始"（可选）,
  "size": "要查询多少个"（可选） ,
  "sort": [
    {"字段名称":{"order": "desc 或者是 asc"}}（自定义排序，默认通过score元字段进行排序）
  ]
}

聚合查询结构体为:
(可以定义多个聚合条件，放在不同的聚合名称中)

{
  "aggs":{
    "聚合名称1（自定义）": {
      "terms":{
        "field": "通过该字段进行聚合"
      }，
      "status":{
         "field": "通过该字段进行聚合"（status key可以计算这个聚合的相关参数）
       }
    }，
    "聚合名称2（自定义）": {
       "terms":{
        "field": "通过该字段进行聚合"
      }
    }
  }  
}

后记

这篇文章是学习了慕课网上瓦力老师的教程并参考《从lucene到Elasticsearch全文检索实战》所写，课程地址为https://www.imooc.com/learn/889，在此感谢你们的分享，我会在后续的文章中继续总结elasticsearch的更多查询语法，以及Spring Boot 集成 Elastic Search 的相关知识。