前言

之前寫過一個關於Elastic Search的文章，當時的我還不會使用markdown，還不知道怎麼好好把自己所想的，總結成一個有條理的文章，所以我就想寫下了這一篇新文章，幫助自己消化所學的東西，也可以把知識分享給大家。

安裝

1.單例項安裝

elasticSearch 的安裝我覺得相對簡單一些，我們可以在官網或者是別的途徑，下載到它，官網的下載地址為https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch,當前最新的版本為6.4.2。而我使用的版本是6.3.0，如果想要下載到原來版本的ES，可以進入以下網址進行下載

2.Head外掛安裝

Head外掛是依託於node環境的，我們在使用外掛之前需要先下載node.js。node.js下載好後，通過node -v 檢視是否安裝成功，然後就可以通過以下網址下載Head外掛。Head 外掛地址。下載好Head外掛以及elasticsearch後，需要修改在elasticsearch 中的config的elasticsearch.yml中加上以下配置內容：

http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-original: "*"

保證了Es以及Head外掛的連通性。 Head外掛的啟動 1.npm install [email protected] --ignore-scripts（之所以不使用npm install 是因為這個包，一直都取不到，但是它也不怎麼影響使用。） 2.npm install 3.npm run start 啟動後，在瀏覽器輸入http://localhost:9100，如果顯示了相關內容即可。

3.分散式安裝

分散式的安裝和單例項安裝大同小異，把下載下來的ElasticSearch複製兩個副本，放在新建立的目錄ES_slave（slave為隨從奴隸的意思，在這裡把我們之前安裝好的當做一個master，然後其他的slave配合master形成一套分散式）中，如下圖所示：

#配置ElasticSearch的叢集名稱
cluster.name: harry
#節點的名稱(另一個節點名稱可以使用slave2)
node.name: slave1
#設定繫結的IP地址
network.host: 127.0.0.1
#設定對外服務的埠號，預設情況下為9200（這裡只要使用沒被使用的埠號即可）
http.port: 8200
#設定是否開啟多播發現節點，如果不進行配置，不會被主節點發現。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

配置好後，啟動slave的elasticsearch即可。 Tips：我啟動的時候報了一個錯誤。

[2018-10-07T11:57:44,907][INFO ][o.e.d.z.ZenDiscovery     ] [slave1] failed to 
send join request to master [{master}{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}
{lZIG2Xm3Sx-4Y4eHU5x9CA}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}
{ml.machine_memory=8589934592, ml.max_open_jobs=20, 
xpack.installed=true, ml.enabled=true}], reason 
[RemoteTransportException[[master][127.0.0.1:9300]
[internal:discovery/zen/join]]; nested: IllegalArgumentException[can't add node 
{slave1}{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}{4NUyj79cSxuaJL8BMtGejw}{127.0.0.1}
{127.0.0.1:9301}{ml.machine_memory=8589934592, ml.max_open_jobs=20, 
xpack.installed=true, ml.enabled=true}, found existing node {master}
{dLNpAPsSTvCFgzow1nuM6g}{lZIG2Xm3Sx-4Y4eHU5x9CA}{127.0.0.1}
{127.0.0.1:9300}{ml.machine_memory=8589934592, xpack.installed=true, 
ml.max_open_jobs=20, ml.enabled=true} with the same id but is a different 
node instance]; ]

因為我是把master的Es複製過來，作為slave，但是data中還有原來的資料，所以報了這個錯，只要把，Es中的data資料夾中的東西都刪除就行。 我們現在把master 的ES啟動，slave1的ES啟動，slave2的ES啟動，最後把Head也啟動起來，然後瀏覽器輸入http://localhost:9100,效果如下，證明成功。

基本概念

1.索引，型別，文件

Elastic Search 與關係型資料庫對比

這裡的Elastic Search 泛指的是全文檢索。一個索引中，包含多個型別，一個型別中包含著多個文件。 在剛接觸的時候，我想過這樣一個問題，在關係型資料庫mysql的like進行模糊查詢的效果，與Elastic Search這樣的全文檢索，效果幾乎就是一樣的，那為什麼還要用全文檢索呢？ 原因我覺得一共有兩個： 第一個是查詢的速度特別快。在關係型資料庫中，資料是結構化的，我們當要進行模糊查詢的時候，會從想要查詢的表的第一條資料開始比對，如果不是，繼續下一條，如果再不是，繼續去查，就這樣一直查下去，直到查到了，自己想要的那條資料。而Elastic Search呢？它其實使用了倒排索引。大概意思其實是這樣的：現在一個有三篇文章

這也是儲存在關係型資料庫中的儲存形式，查詢的話，他會一行行的進行查詢。而如果存在了Elastic Search 中會變成什麼樣子呢？在全文檢索中存在這分詞器這麼個東西，分詞器會把輸入的句子自動的進行一定規律進行分割，例如過空格分割，下劃線分割，等等。如果是中文，也有外掛可以對其進行語義分割。分割後的效果如下所示（只是舉例子，真實情況未必如此）

當我們輸入世界，立刻就知道出現在了第一個，和第三個文章中。 第二個是因為我們在做全文檢索的時候，根本用不到那麼複雜的邏輯，我們用到基礎的增刪改查就行，使用了Elastic Search 之後，我們在也不用折騰資料庫那麼多的資料了。

2.分片與索引

每一個索引包含了多個分片，每個分片是一個lucene索引（lucene是Elasticsearch的底層引擎。）只需要將分片拷貝一份，就完成了分片的備份。

3.叢集和節點

每一個叢集都有一個叢集的名字，一個叢集包含多個節點。我們只需要知道叢集的名稱，便可以拓展叢集中的節點。

4.elasticsearch.yml

我上面在啟動head外掛和設定分散式叢集的時候，有修改過這個檔案，但是這個檔案還有別的可配置屬性，我在這裡說明一下，以備不時之需。

cluster.name: elasticsearch
#設定叢集名稱，一個叢集只可以有一個名稱，ElasticSearch會自己去查詢同一個網段下的所有節點
node.name: node-1
#設定節點名稱
node.master: true
#設定該節點是否是master節點，預設為true
node.data: true
#設定該節點，是否儲存索引資料，預設為true
index.number_of_shards: 5
#設定分片的數量，預設為5個，這個配置只在5.0版本之前好用
index.number_of_replicas: 1
#設定索引副本數量，預設為一個，同樣也是隻在5.0之前好用。
path.data: /path/to/data
#設定索引資料的儲存路徑，預設在data資料夾下，可以設定多個檔案儲存路徑，用逗號分隔。
path.logs: /path/to/logs
#設定log日誌的儲存路徑，預設情況下是在logs資料夾下。
bootstrap.mlockall: true
#設定為true來鎖住記憶體
network.host: 0.0.0.0
#設定繫結的Ip地址，預設為0.0.0.0
http.port: 9200
#設定對外服務的HTTP埠號
transport.tcp.port: 9300
#設定節點間互動的TCP埠號，也是給Java API使用的埠號，預設是9300。
transport.tcp.compress: false
#是否壓縮TCP傳輸的資料，預設為false
http.cors.enabled:true
#是否使用http提供對外的服務，預設為true
http.max_content_length: 100mb
#http傳輸內容的最大容量。
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#發現master節點的數量，預設為1個。
discovery.zen.ping.timeout: 3s
#發現其他節點，超時的時間。
discovery.zen.ping.multicast.enabled:true
#是否開啟多播發現節點。
discovery.zen.ping.unicast.hosts:["host1","host2:port","host3:[portX-portY]"]
#設定叢集master幾點的初始列表。
script.engine.groovy.inline.update: on
#開啟groovy指令碼的支援
script.inline: true
#開始所有指令碼語言行內執行所有的操作。

基本用法

Elastic Search 我們可以使用REST API與其進行互動，說白了就是使用url地址，通過不同的method（get,post,put,delete）傳入不同的json資料。 head外掛雖然很好，但是也並不是萬能的，我比較習慣用Post man進行api互動。下面講講具體的操作。 1.建立索引

在建立索引之前，我要先說兩個概念分別是靜態對映和動態對映。 動態對映是在建立索引之初，不新增索引的型別和文件中屬性的格式，而是在新增文件的時候，格式會被自動轉化。兩種不同對映的設定，是由dynamic引數來決定的一共有三個可選值：

• true 動態對映自動新增欄位
• false 靜態對映，不會自動新增欄位
• strict 靜態對映，如果添加了新欄位會報錯

動態轉換內容如下：

動態對映json體：

{
	"settings":{
		"number_of_shards":3,
		"number_of_replicas":1
	}
}

number_of_shards是用來設定分片數量的 number_of_replicas是用來設定副本數量的 靜態對映Json體：

{
	 "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    },
    "mappings":{
    	"it": {
    		"dynamic":"strict",
    		"properties":{
    			"title":{
    				"type":"text"
    			},
    			"content":{
    				"type":"text"
    			},
    			"create_date":{
    				"type":"date"
    			}
    		}
    	}
    }
}

這裡的it指的就是型別，在properties中新增自己的欄位，並且指定屬性的型別。 另外發送請求的content-type一定得是application/json，這個值得注意，成功後，會返回一個屬性acknowledged 是true的，就說明建立成功，其他的如下圖（Tips：幾個更換 json體，這裡的截圖只是一個示範）： 檢視head外掛，如下圖 我們可以看到這裡建立了三個分片（細線為粗線的副本）。

2.插入文件

3.修改文件

json體：

{
  "doc":{
    "修改欄位名稱": "想要修改成的值"
  }
}

4.刪除文件

5.查詢文件 這裡先介紹簡單的查詢，複雜的地方，會在後面說到。

簡單查詢資料結構體為

{
  "query":{
    "match_all":{}，（通過該屬性查詢所有資料）
    "match":{
      "需要查詢的欄位名稱"："查詢的值"
    }
  },
  "from": "從第幾個開始"（可選）,
  "size": "要查詢多少個"（可選） ,
  "sort": [
    {"欄位名稱":{"order": "desc 或者是 asc"}}（自定義排序，預設通過score元欄位進行排序）
  ]
}

聚合查詢結構體為: (可以定義多個聚合條件，放在不同的聚合名稱中)

{
  "aggs":{
    "聚合名稱1（自定義）": {
      "terms":{
        "field": "通過該欄位進行聚合"
      }，
      "status":{
         "field": "通過該欄位進行聚合"（status key可以計算這個聚合的相關引數）
       }
    }，
    "聚合名稱2（自定義）": {
       "terms":{
        "field": "通過該欄位進行聚合"
      }
    }
  }  
}

後記

這篇文章是學習了慕課網上瓦力老師的教程並參考《從lucene到Elasticsearch全文檢索實戰》所寫，課程地址為https://www.imooc.com/learn/889，在此感謝你們的分享，我會在後續的文章中繼續總結elasticsearch的更多查詢語法，以及Spring Boot 整合 Elastic Search 的相關知識。