说明：本文内容基于elasticsearch7.15.1版本进行操作
1什么是elasticsearch
Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。
Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库——无论是开源还是私有，但它也仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理，因为Lucene 非常复杂。
为了解决Lucene使用时的繁复性，于是Elasticsearch便应运而生。它使用 Java 编写，内部采用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目标是使全文检索变得更简单，简单来说，就是对Lucene 做了一层封装，它提供了一套简单一致的 RESTful API 来帮助我们实现存储和检索。
当然，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确地形容：
一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；
一个分布式实时分析搜索引擎；
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据。
由于Elasticsearch的功能强大和使用简单，维基百科、卫报、Stack Overflow、GitHub等都纷纷采用它来做搜索。现在，Elasticsearch已成为全文搜索领域的主流软件之一。
2 Elasticsearch基本概念
全文搜索(Full-text Search)
全文检索是指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。
在全文搜索的世界中，存在着几个庞大的帝国，也就是主流工具，主要有：
Apache Lucene
Elasticsearch
Solr
Ferret
2.1 节点 & 集群（Node & Cluster）
Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个Elasticsearch实例。单个Elasticsearch实例称为一个节点（Node），一组节点构成一个集群（Cluster）。
2.2 分片和副本（shard & replica）
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。
2.3 索引（Index）
Elasticsearch 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引），相当于关系型数据库里的数据库的概念。另外，每个Index的名字必须是小写。
2.4 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。 类似数据库表 在7.0之后，类型只有⼀种 _doc。
2.5文档（Document）
Index里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示。同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。类似于数据库中的每条数据。
2.6 文档元数据（Document metadata）
文档元数据为_index, _type, _id, 这三者可以唯一表示一个文档，_index表示文档在哪存放，_type表示文档的对象类别，_id为文档的唯一标识。
2.7 字段（Fields）
每个Document都类似一个JSON结构，它包含了许多字段，每个字段都有其对应的值，多个字段组成了一个 Document，可以类比关系型数据库数据表中的字段。
在 Elasticsearch 中，文档（Document）归属于一种类型（Type），而这些类型存在于索引（Index）中，下图展示了Elasticsearch与传统关系型数据库的类比：
3 操作
Elasticsearch提供了多种交互使用方式，包括Java API和RESTful API ，本文主要介绍RESTful API 。所有其他语言可以使用RESTful API 通过端口 9200 和 Elasticsearch 进行通信，你可以用你最喜爱的 web 客户端访问 Elasticsearch 。甚至，你还可以使用 curl 命令来和 Elasticsearch 交互。
一个Elasticsearch请求和任何 HTTP 请求一样，都由若干相同的部件组成：
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'
返回的数据格式为JSON，因为Elasticsearch中的文档以JSON格式储存。其中，被 < > 标记的部件：
| 部件 | 说明 |
|---|---|
| VERB | 适当的 HTTP 方法 或 谓词 : GET、 POST、 PUT、 HEAD 或者 DELETE。 |
| PROTOCOL | http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 https 代理） |
| HOST | Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。 |
| PORT | 运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。 |
| PATH | API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。 |
| QUERY_STRING | 任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读) |
| BODY | 一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话) |
对于HTTP方法，它们的具体作用为：
| HTTP方法 | 说明 |
|---|---|
| GET | 获取请求对象的当前状态 |
| POST | 改变对象的当前状态 |
| PUT | 创建一个对象 |
| DELETE | 销毁对象 |
| HEAD | 请求获取对象的基础信息 |
说明：以下内容实用elasticsearch-head操作内容见截图（es版本为7.15.1）
3.1创建索引
索引名称app_user
索引内容 用户包含的内容有：
主键id，姓名user_name，身份证号码id_card，性别sex，职业occupation
创建索引
{
"settings":{
"number_of_shards":5,
"index.refresh_interval": "5s"
},
"mappings":{
"properties":{
"id":{
"type":"keyword"
},
"user_name":{
"type":"text"
},
"id_card":{
"type":"text"
},
"sex":{
"type":"keyword"
},
"occupation":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
显示创建成功，查看创建的索引
3.2 插入文档
当需要设置数据id的时候我们需要在数据中传入需要设置的id
首先查询索引为空
{
"id": "001",
"user_name": "花胡子",
"id_card": "001",
"sex": "男",
"occupation": "dba"
}
当需要设置数据id的时候我们需要在数据中传入需要设置的id如下图所示：
app_user/_doc/001
当不需要id时候可以不写让他自动生成
app_user/_doc
3.3查看插入结果
3.4 修改数据
修改字段数据：一是通过PUT 直接覆盖，二是通过POST /app_user/_update/001 修改
请求url：http://111.11.11.111:9200/es的index/es的type(_doc)/要修改文档的ID/_update/
也可以进行复杂查询更新 类似
POST app_user/_update_by_query
{
"script": {
"source": "ctx._source['ipsub']=0"
},
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"exists": {
"field": "ipsub"
}
}
]
}
}
}
3.5 删除数据
delete app_user/_doc/001
3.6 删除索引
delete app_user
这里做简单介绍，后续文章进行详细操作介绍。
