一、引言
1.1、ElasticSearch是什么？
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
1.2 全文搜索引擎
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差的：
搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。
支持大量基于交互式文本的查询。
需求非常灵活的全文搜索查询。
对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。
为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题，我们就需要专业，健壮，强大的全文搜索引擎这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
1.3 Elasticsearch And Solr
Lucene 是 Apache 软件基金会 Jakarta 项目组的一个子项目，提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里 Lucene 是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene 是当前以及最近几年最受欢迎的免费 Java 信息检索程序库。但 Lucene 只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来进行应用。目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款：Elasticsearch 和 Solr,这两款都是基于 Lucene 搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作 修改、添加、保存、查询等等都十分类似。在使用过程中，一般都会将 Elasticsearch 和 Solr 这两个软件对比，然后进行选型。这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。它们都是围绕核心底层搜索库 - Lucene构建的 - 但它们又是不同的。像所有东西一样，每个都有其优点和缺点：
1.4 Elasticsearch Or Solr
1、 与 Solr 相比，Elasticsearch 易于安装且非常轻巧。此外，你可以在几分钟内安装并运行Elasticsearch。但是，如果 Elasticsearch 管理不当，这种易于部署和使用可能会成为一个问题。基于 JSON 的配置很简单，但如果要为文件中的每个配置指定注释，那么它不适合您。总的来说，如果你的应用使用的是JSON，那么 Elasticsearch 是一个更好的选择。否则，请使用 Solr，因为它的 schema.xml 和 solrconfig.xml 都有很好的文档记录。
2、Solr 拥有更大，更成熟的用户，开发者和贡献者社区。ES 虽拥有的规模较小但活跃的用户社区以及不断增长的贡献者社区。Solr 贡献者和提交者来自许多不同的组织，而 Elasticsearch 提交者来自单个公司。
3、 Solr 更成熟，但 ES 增长迅速，更稳定。
4、Solr 是一个非常有据可查的产品，具有清晰的示例和 API 用例场景。 Elasticsearch 的 文档组织良好，但它缺乏好的示例和清晰的配置说明。
5、 Elasticsearch 易于使用，一个下载和一个命令就可以启动一切。
6、 如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，Elasticsearch 是更好的选择
7、 如果需要分布式索引，则需要选择 Elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和以及性能分布式环境，Elasticsearch 是更好的选择。
8、 Elasticsearch 在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在 Elasticsearch 中索引它们的日志以使其可搜索。
9、如果你喜欢监控和指标，那么请使用 Elasticsearch，因为相对于 Solr，Elasticsearch 暴露了更多的关键指标
二、Elasticsearch 入门
1、 Elasticsearch 安装
Elasticsearch 的官方地址：https://www.elastic.co/cn/
Windows 版的 Elasticsearch 的安装很简单，解压即安装完毕。进入 bin 文件目录，点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务
Linux版的安装也很简单，解压后./Elasticsearch 就可以启动。
注意：9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口，9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。打开浏览器（推荐使用谷歌浏览器），输入地址：http://localhost:9200
2、问题解决
Elasticsearch 是使用 java 开发的，且 7.8 版本的 ES 需要 JDK 版本 1.8 以上，默认安装包带有 jdk 环境，如果系统配置 JAVA_HOME，那么使用系统默认的 JDK，如果没有配置使用自带的 JDK，一般建议使用系统配置的 JDK。 如果双击启动窗口闪退，通过路径访问追踪错误，如果是“空间不足”，请修改config/jvm.options 配置文件
三、Elasticsearch 基本操作
1、RESTful
REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful。Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。
在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体，它向客户端公开。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI (Universal Resource Identifier) 得到一个唯一的地址。所有资源都共享统一的接口，以便在客户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法，比如 GET、PUT、POST 和
DELETE。
在 REST 样式的 Web 服务中，每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标，方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法，包括 HTTP GET、POST、PUT、DELETE，还可能包括 HEAD 和 OPTIONS。简单的理解就是，如果想要访问互联网上的资源，就必须向资源所在的服务器发出请求，请求体中必须包含资源的网络路径，以及对资源进行的操作(增删改查)。
2、 数据格式
ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。
3、HTTP 操作
3.1索引
3.1.1创建索引
对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库，在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping，请求后，服务器返回响应，如果重复添加索引，会返回错误信息
{
"acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
"shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
"index"【索引名称】: "shopping"
}
注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片
3.1.2查看所有索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下：
3.1.3查看单个索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping
查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。这里是发送Get请求，可以体会一下 RESTful 的意义。
3.1.4删除索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping
重新访问时，服务器会返回响应：索引不存在
3.2文档
3.2.1 创建文档
索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式
在 Postman 中，此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc
举例说请求体内容为：
{
"title":"小米手机",
"category":"小米",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price":3999.00
}
返回结果如下：
{
"_index"【索引】: "shopping",
"_type"【类型-文档】: "_doc",
"_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
"_version"【版本】: 1,
"result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
"_shards"【分片】: {
"total"【分片 - 总数】: 2,
"successful"【分片 - 成功】: 1,
"failed"【分片 - 失败】: 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定（例如指定id为1）：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
3.2.2 查看文档
查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
查询成功后，服务器响应结果：
{
"_index"【索引】: "shopping",
"_type"【文档类型】: "_doc",
"_id": "1",
"_version": 2,
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2,
"found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
"_source"【文档源信息】: {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price": 4999.00
}
3.2.3修改文档
和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
请求体的内容为：
{
"title":"华为手机",
"category":"华为",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price":4999.00
}
修改成功后，服务器响应结果：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version"【版本】: 2,
"result"【结果】: "updated", # updated 表示数据被更新
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2
}
修改后，如上版本会发生变化。
3.2.4修改字段
修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息，在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1
请求体内容为：
{
"doc": {
"price":3000.00
}
}
1、倒排索引
2、IK分词器可以自己添加关键词，例如"西谷"，不是个词，但是如果想自己添加，可以自己添加一个dic文档（第八集）
API学习
1、首先添加配置
/**
* @author fuzq
* @create
*/
@Configuration
public class esClientConfig {
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
return client;
}
}
2、索引
//测试索引的创建
@Test
void createIndex() throws IOException {
//创建请求
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("xigu");
//客户端执行请求，请求后获得响应
CreateIndexResponse createIndexResponse =
restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(createIndexResponse);
}
//判断索引是否存在
@Test
void getIndex() throws IOException {
//创建请求
GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("xigu");
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(getIndexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}
//删除索引
@Test
void deleteIndex() throws IOException{
DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("傅志强傅志强。。。");
AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(delete);
}
3、文档
部署EK+fileBeat
linux部署elasticsearch和kibana，在windows部署filebeat
