Elasticsearch基于Lucene构建的开源搜索引擎，Java编写，提供restful API，支持横向拓展，能够完成海量数据处理。
应用场景：
1、海量数据分析引擎
2、站内搜索引擎
3、数据仓库
维基百科、GitHub、百度实时日志监控平台等互联网公司都在使用Elasticsearch
版本历史：
1.x-->2.x-->5.x-->6.x-->7.x，目前最新为7.3
Linux安装：6.4.2
PS：Elastic5.x到7.0以前， 需要 Java 8 环境，7.0以后需要jdk11
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.2.tar.gz
配置：
修改config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"
修改：vm.max_map_count = 262144
后台启动：./bin/elasticsearch -d
问题：Elasticsearch不允许Root用户启动？
解决：添加一个新的用户，并且通过root赋权限，然后切换新用户启动ES
adduser * passwd *，然后输入两次密码 chown -R *:* es文件夹 chmod 777 es文件夹
*为用户名，自行修改
Elasticsearch
是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)，在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中
ES和SQL类比：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Head插件：
下载，然后启动，如果使用Chrome的直接下载拓展程序就可以了
可以看到集群健康值为yellow，也就是status字段
status字段三种颜色各自的含义：
颜色 意义
green 所有主要分片和复制分片都可用
yellow 所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用
red 不是所有的主要分片都可用
概念：
集群：默认elasticsearch，就是cluster.name，就是一组具有相同cluster.name值的node集合
节点：一个ES实例就是一个node
索引：相同属性的文档集合，用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”
类型：索引可以定义一个或者多个类型，文档必须属于一个类型
文档：是可以被索引的基础数据单位，特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。
分片number_of_shards：每个索引都有多个分片，每个分片是一个Lucene索引，并且它本身就是一个完整的搜索引擎，shard就是数据的容器。不能动态修改
备份number_of_replicas：拷贝一份分片就完成了分片的备份，可以动态修改
默认创建5个shard和1个replicas，当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。默认情况下，一个索引被分配5个主分片
主要分片(primary shard)：你索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。
复制分片(replica shard)：是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。
Document：
包含数据和metadata，metadata为_index,_type,_id，通过这三个参数确定唯一的文档，_id可以自定义，否则ES自动生成
索引API：
1、手动创建索引：
PUT：http://ip:9200/house
{ "settings": { "number_of_replicas": 1, "number_of_shards": 3 }, "mappings": { "room": { "dynamic": false, "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "price": { "type": "integer" }, "country": { "type": "keyword" } } } } }
结果：
{ "_index": "house", "_type": "room", "_id": "YsS1UGwBFuU94SAr0W4c", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 0, "_primary_term": 1 }
_index：house
_type：room
_id：自动生成，自动生成的ID有22个字符长，简写为UUIDs
2、通过put/post操作插入数据，自动创建索引：
PUT/POST：http://ip:9200/website/blog/123
{ "title": "My first blog entry", "text": "Just trying this out...", "date": "2014/01/01" }
自动生成索引结构如下：
{ "state": "open", "settings": { "index": { "creation_date": "1564719889397", "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1", "uuid": "C2zlsNnnQeeW42wZZAuKmw", "version": { "created": "6040299" }, "provided_name": "website" } }, "mappings": { "blog": { "properties": { "date": { "format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis", "type": "date" }, "text": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } }, "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } } } } } }
PS：不指定ID的情况下，也就是自增情况下不再是put，而是post
http://ip:9200/websit/blog { "title": "My second blog entry", "text": "Still trying this out...", "date": "2014/01/01" }
查询API：GET
1、查询全部：
http://ip:9200/book/novel/_search
结果：
"hits": { "total": 4, "max_score": 1.0, "hits": [ { "_index": "book", "_type": "novel", "_id": "2", "_score": 1.0, "_source": { "author": "jesen", "title": "b", "word_count": "10022", "publish_date": "2014-01-01" } }, { "_index": "book", "_type": "novel", "_id": "4", "_score": 1.0, "_source": { "author": "tom", "title": "hello", "word_count": "11111", "publish_date": "2018-01-12" } }, { "_index": "book", "_type": "novel", "_id": "1", "_score": 1.0, "_source": { "author": "sam", "title": "a", "word_count": "1002", "publish_date": "2012-01-01" } }, { "_index": "book", "_type": "novel", "_id": "3", "_score": 1.0, "_source": { "author": "tom", "title": "c", "word_count": "100212", "publish_date": "2014-01-12" } } ] }
hits.total为3，也就是查询出三条结果
2、查询id为123的Document数据：
GET：http://ip:9200/website/blog/123?pretty
结果：
_source：对应Document的数据
pretty：输出美化
3、查询Document的部分字段：
/website/blog/123?_source=title,text
4、只得到_source部分：
/website/blog/123/_source
5、where条件查询
查询作者名为Tom的记录：/book/novel/_search?q=author:tom
6、使用DSL语句查询：
/book/novel/_search
{
"query": {
"match": {
"author": "tom"
}
}
}
match为匹配，match_all为查询全部
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
7、过滤器filter：
filtered在5.5版本之后已经废弃，可以使用bool
/book/novel/_search
{ "query" : { "bool" : { "filter" : { "range" : { "word_count" : { "gte" : 11111 } } }, "must" : { "match" : { "author" : "tom" } } } } }
8、聚合aggregations：
{ "aggs": { "all_author": { "terms": { "field": "author" } } } }
结果：
author名为Tom的两个，jesen一个，sam一个
聚合同样支持条件匹配：
{ "query": { "match": { "title": "hello" } }, "aggs": { "all_author": { "terms": { "field": "author" } } } }
聚合也可以使用某些函数，例如max min sum avg等，详情可以参考：ES聚合分析（聚合分析简介、指标聚合、桶聚合）
{ "aggs": { "all_author": { "terms": { "field": "author" }, "aggs": { "avg_word": { "min": { "field": "word_count" } } } } } }
检查Document是否存在：
HEAD：/book/novel/1111，返回404就是不存在，200就是存在
更新API：
PUT/POST：/book/novel/4
{ "author": "tom", "title": "hello world", "word_count": "11111", "publish_date": "2018-01-12" }
每次更新version都会+1，result为updated
PS：必须写全字段，即使这里只是更新title，如果其他字段不写，就会被update为空
使用POST/PUT都是可以的
更新过程如下：
1、从旧文档中检索JSON
2、修改它
3、删除旧文档
4、索引新文档
创建API：
在最开始索引API已经说了，不指定ID只能用POST操作，指定ID使用PUT和POST都可以，如果ID存在，就变成了update操作，相当于hibernate中的saveorupdate()
如果只是create操作：
POST/PUT：/book/novel/122231?op_type=create或者是/book/novel/1223/_create
这时，如果id存在409 Conflict异常，不存在可以create成功，上面两种方式都是可以的
删除API：
删除某条数据：/book/novel/1223
如果ID存在就返回200 OK，不存在返回404
删除type下所有的数据：
POST：/book/novel/_delete_by_query?conflicts=proceed
{ "query": { "match_all": {} } }
直接删除索引：/house
总结：
1、创建index：
1).手动创建索引，只能用PUT
2).不指定ID的情况下，只能用POST，可以自动创建索引，但是这种情况下，创建索引的语句会被当做为一条数据
3).指定ID的情况下，通过POST/PUT操作保存数据，都可以自动创建索引
索引最好还是手动创建
2、新增：
1).不指定ID的情况下，只能用POST
2).指定ID的情况下，通过POST/PUT操作保存数据，如果ID存在，就变成update
可以通过id/_create或者id?op_type=create，指定为create操作
3、修改：
指定ID，通过POST/PUT都可以
4、删除：
可以删除id或者index以及type下所有的数据