2.增加资源配置库
在/etc/yum.repos.d目录下，增加yum资源库 [elasticsearch-2.x] name=Elasticsearch repository for 2.x packages baseurl=https://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos gpgcheck=1 gpgkey=https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=13.安装
yum install elasticsearch安装目录为:/usr/share/elasticsearch 4.配置开机自启动
chkconfig --add elasticsearch2.打包
mvn package 复制插件 把打包目录target/release下的elasticsearch-analysis-ik-1.9.5.zip复制到 elasticsearch安装目录下面。 如: /usr/share/elasticsearch/plugins/ik 4.配置 plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 可以直接配置词典和自定义词典定义了一个文档怎么被映射到搜索引擎，例如哪些引擎是可以被搜索的，以及他们怎么样被分词。 显示映射是定义在index/type层次上的。默认情况下不需要定义显示映射的，因为ES会默认帮我们创建，但是我们也可以改写ES创建的默认mapping。
document字段映射类型分为analyzed、not_analyzed、no
analyzed 字段被分析、分词、索引，可以被检索。not_analyzed 字段不被分析、但是可以精确检索no 字段不被分析、索引，不能检索。
分析器包含三个功能，即字符过滤器、分词器、标记过滤。
字符过滤器 在标记前处理字符串，如去除HTML标记，或者转换&为and.分词器 标记独立的词。如一个简单的分词器（tokenizer）可以根据空格或者逗号将单词分开。
标记过滤 每个词通过所有标记过滤器，可以修改词，去掉词，或者增加词（如同义词）
修改elasticsearch.yml，增加
index: analysis: analyzer: ik_syno: type: custom tokenizer: ik_max_word filter: [my_synonym_filter] ik_syno_smart: type: custom tokenizer: ik_smart filter: [my_synonym_filter] filter: my_synonym_filter: type: synonym synonyms_path: analysis/synonym.txt在elasticsearch.yml同目录下的analysis子目录下，建立synonym.txt文件，格式为UTF-8。 格式为：
驾驶证,驾照 格式说明： 表示 出现a或者b，则相互分词. a,b => c a,b,c 第一种在分词的时候，a,b都会解析成为c，然后把c存入索引中 第二种在分词的时候，有a的地方，都会解析成a,b,c，把a,b,c存入索引中 第一种方法相比之下有个主词，比较省索引。6.查询在不同字段中的权重
GET /_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": { "query": "quick brown fox", "boost": 2 #1 } } }, { "match": { #2 "content": "quick brown fox" } } ] } } } title 查询语句的重要性是 content 的2倍，因为它的权重提升值为2。一个没有设置权重提升的查询语句的值为1。字段映射mapping中not_analyzed表示该字段不进行分析，作为精确值处理
term过滤器 包含，只要出现即可，不参与记分
基于term术语的查询 只对反向索引的术语进行精确匹配
基于全文的查询（Full-text queries） 如match或query_string这样的高层次查询，它知道一个字段的映射:如果用来查询时间或者整数(integer)，会讲查询字符串分别当做时间或者整数如果查询一个准确的(未分析过的not_analyzed)字符串字段，它会整个查询字符串当做一个术语如果查询一个全文字段（分析过的analyzed），它会讲查询字符串传入到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的术语列表。 一旦查询组成了一个术语列表，它会将每个术语逐一执行低层次的查询，然后将结果合并，为每个文档生成一个最终的相关性分数。 -dis_max dis_max分离最大化查询（Disjunction Max Query）。分离的意思是或（or），这与把结合（conjunction）理解成（and）对应。分离最大化查询是指，将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但是只将最佳匹配的分数作为查询的结果分数。 当想要准确查询一个未分析过的(not_analyzed)的字段之前，需要考虑是需要查询还是过滤。 -tie_break 使用tie_break参数将其它匹配语句的分数也考虑其中:{ “query”: { “dis_max”: { “queries”: [ { “match”: { “title”: “Quick pets” }}, { “match”: { “body”: “Quick pets” }} ], “tie_breaker”: 0.3 } } }
tie_breaker参数提供了一种处于dis_max和bool中间状态的查询，它分数计算的方式如下： 1.获得最佳匹配（best-matching）语句的分数 *_score* 2.将其他匹配语句的得分和tie_breaker向乘 3.讲以上分数求和并规范化(normalize)注意： tie_breaker 可以是 0 到 1 之间的浮点数，其中，如果数值为0，即代表使用dis_max最佳匹配语句的普通逻辑，如果数值为1，即表示所有匹配语句同等重要。最佳的准确值需要根据数据与查询进行调试得出，但是合理的值通常与零接近（处于 0.1 - 0.4 之间），这样的合理值不会改变 dis_max 使用最佳匹配的本质。
-词频（term frequencies) 默认使用的相似度算法是TF/IDF 词频是指，一个词在单个文档中的某个字段出现的频率越高，这个文档的相关度越高 -逆向文件频率（Inverse document frequency） 一个词在所有文档索引中出现的频率越高，这个词的相关度越低。ElasticSearch执行上面这个 match 查询的步骤是：
检查字段类型（Check the field type）
标题 title 字段是一个全文（analyzed） string 类型的字段，这意味着查询字符串本身也需要被分析（analyzed）。
分析查询字符串（Analyze the query string）
将查询的字符串 QUICK! 传入标准的分析器中（standard analyzer），输出的结果是 quick。因为对于单个术语，match 查询处理的是低层次的术语查询。
查找匹配文档（Find matching docs）
term 查询在反向索引中查找 quick 然后获取一组包含有术语的文档，在这个例子中为文档：1，2和3。
为每个文档计算分数（Score each doc）
term 查询为每个文档计算相关度分数，将术语频率（term frequency），即quick词在相关文档title中出现的频率，和反向文档频率（inverse document frequency），即quick在所有文档title中出现的频率，以及字段的长度，即字段越短相关度越高。
这个过程给我们的结果为：
"hits": [ { "_id": "1", "_score": 0.5, #1 "_source": { "title": "The quick brown fox" } }, { "_id": "3", "_score": 0.44194174, #2 "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_id": "2", "_score": 0.3125, #3 "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } } ]1 文档1最相关，因为title更短，即quick占有内容的很大一部分。 2、3 文档3 比 文档2 更相关，因为在文档2中quick出现了2次。
多词查询（Multiword Queries） 如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索会非常不灵活，幸运的是，ElasticSearch的 match 查询让多词查询非常简单： GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": "BROWN DOG!" } } }上面这个查询返回了所有四个文档：
{ "hits": [ { "_id": "4", "_score": 0.73185337, #1 "_source": { "title": "Brown fox brown dog" } }, { "_id": "2", "_score": 0.47486103, #2 "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } }, { "_id": "3", "_score": 0.47486103, #3 "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_id": "1", "_score": 0.11914785, #4 "_source": { "title": "The quick brown fox" } } ] }1 文档4是最为相关的，因为它包含词“brown”两次以及“dog”一次。 2#3 文档2、3同时包含brown 和 dog 各一次，而且他们title的长度相同，所以有相同的分数。 4 文档1 也能匹配，尽管它只有 brown 而没有 dog。 因为 match 查询查找两个词 [“brown”, “dog”]，内部实际上它执行两次 term 查询，然后将两次查询的结果合并为最终结果输出。为了这么做，它将两个term查询合并到一个bool查询中。
这告诉我们一个重要的结果，即任何文档只要是title里面包含了任意一个词，那么就会匹配上，被匹配的词越多，最终的相关性越高。
短语匹配，表示有序行，如果设置slop=0，表示精确匹配。 match phrase查询首先解析字符串产生一个词条列表。然后搜索所有的词条，但只保留韩还有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要临近。
降低精确匹配的精度，采用slop参数。 slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时，仍将文档视为匹配。相隔多远的意思是，需要移动一个词条多少次来让查询和文档匹配。 在配置了slop的短语匹配中，所有的单词都需要需要出现，但是单词的出现顺序可以不同。如果slop的值足够多，单面单词的顺序可以是任意的。
Pos 1 Pos 2 Pos 3 ----------------------------------------------- Doc: quick brown fox ----------------------------------------------- Query: fox quick Slop 1: fox|quick ↵ Slop 2: quick ↳ fox Slop 3: quick ↳ fox短语查询(Phrase Query)只是简单地将不含有精确查询短语的文档排除在外，而邻近查询(Proximity Query) - 一个slop值大于0的短语查询 - 会将查询词条的邻近度也考虑到最终的相关度_score中
通过设置一个像50或100这样的高slop值，你可以排除那些单词过远的文档，但是也给予了那些单词邻近的文档一个更高的分值。
尽管邻近度查询(Proximity Query)管用，但是所有的词条都必须出现在文档的这一要求显的过于严格了。这个问题和我们在全文搜索(Full-Text Search)一章的精度控制(Controlling Precision)一节中讨论过的类似：如果7个词条中有6个匹配了，那么该文档也许对于用户而言已经足够相关了，但是match_phrase查询会将它排除在外。
