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es的安装与启动
索引的相关操作
快速查看集群中有哪些索引
简单的索引操作
创建索引：
删除索引：
ES的CRUD操作
（1）新增商品：新增文档，建立索引
（2）查询商品：检索文档
（3）修改商品：替换文档
修改商品：更新文档
删除商品：删除文档
几种搜索方式
1、query string search
2、query DSL
3、query filter
4、full-text search（全文检索）
5、phrase search（短语搜索）
6、highlight search（高亮搜索结果）
lucene是最先进、功能最强大的搜索库，但是直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入理解原理（各种索引结构）
elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口） （1）分布式的文档存储引擎 （2）分布式的搜索引擎和分析引擎 （3）分布式，支持PB级数据
开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源
（1）Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级
（2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常 （3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
（4）Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
product document
{ "product_id": "1", "product_name": "高露洁牙膏", "product_desc": "高效美白", "category_id": "2", "category_name": "日化用品" }
（5）Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。 （6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document
但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type
日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name 电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period 生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period
每一个type里面，都会包含一堆document
{ "product_id": "2", "product_name": "长虹电视机", "product_desc": "4k高清", "category_id": "3", "category_name": "电器", "service_period": "1年" }
{ "product_id": "3", "product_name": "基围虾", "product_desc": "纯天然，冰岛产", "category_id": "4", "category_name": "生鲜", "eat_period": "7天" }
（7）shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。 （8）replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。
shard和replica的解释如下图
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elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念
Elasticsearch 数据库
Document 行 Type 表 Index 库
Mac 启动elasticsearch命令：sh ./bin/elasticsearch
http://localhost:9200/?pretty
elasticsearch和kibna的版本需要一致。不然会报错
mac启动kibna命令
http://localhost:5601
在dev_tools中可以用命令行操作es
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
PUT /test_index?pretty
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open test_index XmS9DTAtSkSZSwWhhGEKkQ 5 1 0 0 650b 650b yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
DELETE /test_index?pretty
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
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PUT /index/type/id { "json数据" }
PUT /ecommerce/product/1 { "name" : "gaolujie yagao", "desc" : "gaoxiao meibai", "price" : 30, "producer" : "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] }
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "created": true }
PUT /ecommerce/product/2 { "name" : "jiajieshi yagao", "desc" : "youxiao fangzhu", "price" : 25, "producer" : "jiajieshi producer", "tags": [ "fangzhu" ] }
PUT /ecommerce/product/3 { "name" : "zhonghua yagao", "desc" : "caoben zhiwu", "price" : 40, "producer" : "zhonghua producer", "tags": [ "qingxin" ] }
es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引，让其可以被搜索
GET /index/type/id GET /ecommerce/product/1
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 1, "found": true, "_source": { "name": "gaolujie yagao", "desc": "gaoxiao meibai", "price": 30, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] } }
PUT /ecommerce/product/1 { "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao", "desc" : "gaoxiao meibai", "price" : 30, "producer" : "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] }
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "created": true }
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 2, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "created": false }
替换方式有一个不好，即使必须带上所有的field，才能去进行信息的修改
下面的操作，会让该条记录只有name一条字段 PUT /ecommerce/product/1 { "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao" }
POST /ecommerce/product/1/_update { "doc": { "name": "jiaqiangban gaolujie yagao" } }
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 8, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 } }
DELETE /ecommerce/product/1
{ "found": true, "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_version": 9, "result": "deleted", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 } }
{ "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "found": false }
搜索全部商品：GET /ecommerce/product/_search
took：耗费了几毫秒 timed_out：是否超时，这里是没有 _shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以） hits.total：查询结果的数量，3个document hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高 hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据
{ "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "name": "jiajieshi yagao", "desc": "youxiao fangzhu", "price": 25, "producer": "jiajieshi producer", "tags": [ "fangzhu" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "name": "gaolujie yagao", "desc": "gaoxiao meibai", "price": 30, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "name": "zhonghua yagao", "desc": "caoben zhiwu", "price": 40, "producer": "zhonghua producer", "tags": [ "qingxin" ] } } ] } }
query string search的由来，因为search参数都是以http请求的query string来附带的
搜索商品名称中包含yagao的商品，而且按照售价降序排序：GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
适用于临时的在命令行使用一些工具，比如curl，快速的发出请求，来检索想要的信息；但是如果查询请求很复杂，是很难去构建的 在生产环境中，几乎很少使用query string search
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DSL：Domain Specified Language，特定领域的语言 http request body：请求体，可以用json的格式来构建查询语法，比较方便，可以构建各种复杂的语法，比query string search肯定强大多了
查询所有的商品
GET /ecommerce/product/_search { "query": { "match_all": {} } }
查询名称包含yagao的商品，同时按照价格降序排序
GET /ecommerce/product/_search { "query" : { "match" : { "name" : "yagao" } }, "sort": [ { "price": "desc" } ] }
分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品
GET /ecommerce/product/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 1, "size": 1 }
指定要查询出来商品的名称和价格就可以
GET /ecommerce/product/_search { "query": { "match_all": {} }, "_source": ["name", "price"] }
更加适合生产环境的使用，可以构建复杂的查询
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搜索商品名称包含yagao，而且售价大于25元的商品
GET /ecommerce/product/_search { "query" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "name" : "yagao" } }, "filter" : { "range" : { "price" : { "gt" : 25 } } } } } }
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GET /ecommerce/product/_search { "query" : { "match" : { "producer" : "yagao producer" } } }
producer这个字段，会先被拆解，建立倒排索引
special 4 yagao 4 producer 1,2,3,4 gaolujie 1 zhognhua 3 jiajieshi 2
yagao producer ---> yagao和producer
{ "took": 4, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 4, "max_score": 0.70293105, "hits": [ { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "4", "_score": 0.70293105, "_source": { "name": "special yagao", "desc": "special meibai", "price": 50, "producer": "special yagao producer", "tags": [ "meibai" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_score": 0.25811607, "_source": { "name": "gaolujie yagao", "desc": "gaoxiao meibai", "price": 30, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "3", "_score": 0.25811607, "_source": { "name": "zhonghua yagao", "desc": "caoben zhiwu", "price": 40, "producer": "zhonghua producer", "tags": [ "qingxin" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "2", "_score": 0.1805489, "_source": { "name": "jiajieshi yagao", "desc": "youxiao fangzhu", "price": 25, "producer": "jiajieshi producer", "tags": [ "fangzhu" ] } } ] } }
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跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回
GET /ecommerce/product/_search { "query" : { "match_phrase" : { "producer" : "yagao producer" } } }
{ "took": 11, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 0.70293105, "hits": [ { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "4", "_score": 0.70293105, "_source": { "name": "special yagao", "desc": "special meibai", "price": 50, "producer": "special yagao producer", "tags": [ "meibai" ] } } ] } }
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GET /ecommerce/product/_search { "query" : { "match" : { "producer" : "producer" } }, "highlight": { "fields" : { "producer" : {} } } }
搜索的结果会被<em>标亮 "zhonghua <em>producer</em>"
