开篇来自于经典的“保安的哲学三问”（你是谁，在哪儿，要干嘛）
问题一、ElasticSearch是什么？有什么用处？
答：截至2018年12月28日，从ElasticSearch官网（https://www.elastic.co/cn/products）上，得知：ElasticSearch是基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎，专为实现水平扩展、高可靠性和管理便捷性而设计。用于搜索、分析和存储您的数据。
问题二、ElasticSearch的由来？
答：大约在2010年，一个叫Shay Banon的待业工程师跟随他的新婚妻子来到伦敦，他的妻子想在伦敦学习做一名厨师。而他在伦敦寻找工作的期间，接触到了Lucene的早期版本，他想为自己的妻子开发一个方便搜索菜谱的应用。直接使用Lucene构建搜索会有很多的坑以及重复性的工作，所以Shay便在Lucene的基础上不断进行抽象来让Java程序嵌入搜索变得更容易一些，经过一段时间的打磨，就诞生了他的第一个开源作品，他给自己的这个作品起了个名字，叫 “Compass”，中文即“指南针”的意思。之后，Shay找到了一份新工作，新工作是处在一个高性能分布式的开发环境中。他在工作中渐渐发现，越来越需要一个易用的高性能、实时、分布式搜索服务，于是他决定重写Compass，将它从一个库打造成了一个独立的server，并将其改名为Elasticsearch。Elasticsearch发布的第一个版本是在2010年的二月份，从那之后，Elasticsearch便成了Github上最受人瞩目的项目之一，并且很快就有超过300名开发者加入进来贡献了自己的代码。后来Shay和另一位合伙人成立了公司专注打造Elasticsearch，他们对Elasticsearch进行了一些商业化的包装和支持。但是，Elasticsearch承诺，永远都将是开源并且免费的。不过悲剧的是，Shay承诺为妻子开发的菜谱搜索应用，到现在还没做出来……（划重点：ElasticSearch基于Lucene）
问题三、ElasticSearch有什么功能？有什么优势？
答：截至2018年12月28日，从ElasticSearch官网（https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch）上，得知：Elasticsearch 是一个分布式、Restful风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。具备存储、查询和分析功能。具备速度、可扩展性、弹性、灵活性、操作友好、客户端库丰富等优势，是开源的、分布式、基于 Restful API、支持 PB 甚至更高数量级的搜索引擎工具。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、ElasticSearch的安装及结构
ElasticSearch支持Windows安装，直接到官网的下载页面（https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch）下载即可。
注意，如果使用ELK全家桶，官方建议ElasticSearch、Logstash、Kibana三个产品选择同一版本号。截至2018年12月28日，ElasticSearch的最新版本是6.5.4。本篇笔记使用的是6.5.0。下载后放在D:\ELK目录下。
bin：elasticsearch的启动脚本等
config：配置文件目录
data：当前节点的分片数据
lib：运行依赖的jar包
logs：日志文件目录
modules：模块库
plugins：插件目录
2、ElasticSearch的运行
Windows版本的Elasticsearch运行还是很简单的，直接在bin目录下，找到elasticsearch.bat这个批处理文件，双击运行就可以了。当然也可以通过命令行窗口进入到该目录下，输入elasticsearch回车进行执行。
出现如下信息说明Elasticsearch已经启动起来了，并且运行在本机的9200端口上。
在浏览器的地址栏中输入：localhost:9200，如果能看到如下信息，说明启动成功
{
"name" : "HanF71F",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "kYp2rOofTwWN1-kj7Qjw_A",
"version" : {
"number" : "6.5.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "816e6f6",
"build_date" : "2018-11-09T18:58:36.352602Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.5.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
cluster_name: ElasticSearch配置的集群名称，默认是elasticsearch，es服务会通过广播方式自动连接在同一网段下的es服务，通过多播方式进行通信，同一网段下可以有多个集群，通过集群名称这个属性来区分不同的集群。
cluster_uuid：ElasticSearch配置的集群唯一编号
build_flavor：编译特点
lucene_version：ElasticSearch基于lucene的，lucene的版本号
3、ElasticSearch的工具
① 结合Chrome浏览器的ElasticSearchHead插件使用
下载名为chromeFOR.COM_elasticsearch-head_v0.1.3.crx的Chrome插件，安装后，在Chrome浏览器的右上角点击Elastic Search Head这个图标即可使用
② 结合Kibana工具使用
个人觉得Kibana是和ElasticSearch结合是很好的，毕竟都是一家的产品。Windows下的Kibana使用也很简单，直接下载同ElasticSearch一样版本的Kibana（https://www.elastic.co/downloads/kibana）
直接在bin目录下，找到kibana.bat这个批处理文件，双击运行就可以了。当然也可以通过命令行窗口进入到该目录下，输入kibana回车进行执行。
出现如下信息说明Kibana已经启动起来了，并且运行在本机的5601端口上。
在浏览器的地址栏中输入：localhost:5601，如果能看到如下信息，说明Kibana启动成功。
4、 ElasticSearch的基本术语
将ElasticSearch和关系型数据库做一个类比
| 关系型数据库 | ⇒ | 数据库(Database) | ⇒ | 表(Table) | ⇒ | 行(Rows) | ⇒ | 列(Columns) |
| ElasticSearch | ⇒ | 索引(Index) | ⇒ | 类型(Type) | ⇒ | 文档(Docments) | ⇒ | 字段(Fields) |
一个ElasticSearch集群可以包含多个索引(数据库)，一个索引中可以包含多个类型(表)，一个类型中可以包含多个文档(行)，一个文档中可以包含多个字段(列)。
Elasticsearch可以理解为是面向文档型数据库。数据用JSON作为文档序列化的格式。
① Near Realtime（NRT）：近实时的意思，表示从写入数据到数据可以被搜索有一个小延迟（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配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，开始阶段常常一个集群对应一个节点。
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），在执行运维管理操作时节点名称很重要，默认节点会加入一个名称为“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。
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。
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。
5、ElasticSearch的基本使用（CRUD）
首先对Restful风格的动作有一个了解：GET（查询操作），POST（新增/修改操作），PUT（修改操作），DELETE（删除操作）
下列命令均在Kibana的DevTools中执行，DevTools中输入关键字有相应的提示，很不错。
① 检查集群的健康状况
GET /_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1546176515 13:28:35 elasticsearch green 1 1 1 1 0 0 0 0 - 100.0%
② 查看集群中所有的索引
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open .kibana_1 qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw 1 0 1 0 5.1kb 5.1kb
③ 创建索引（可以使用ElasticSearchHead插件的图形化创建方式，也可以手写命令）
PUT /study_elasticsearch?pretty
#! Deprecation: the default number of shards will change from [5] to [1] in 7.0.0; if you wish to continue using the default of [5] shards,
you must manage this on the create index request or with an index template
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "study_elasticsearch"
}
创建后再次执行查看索引的命令，可以看到这时有两个索引存在了。
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open .kibana_1 qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw 1 0 1 0 5.1kb 5.1kb
yellow open study_elasticsearch P1yCgFQiS1Si2Nc0IlZflA 5 1 0 0 1.1kb 1.1kb
④ 删除索引
DELETE /study_elasticsearch?pretty
{
"acknowledged" : true
}
删除后再次执行查看索引的命令，可以看到这时剩一个索引存在了。
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open .kibana_1 qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw 1 0 1 0 5.1kb 5.1kb
⑤ 新增文档
PUT /study_elasticsearch/person/1
{
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "cluster_block_exception",
"reason": "blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];"
}
],
"type": "cluster_block_exception",
"reason": "blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];"
},
"status": 403
}
从错误信息清晰的看到是索引只读的提示，所以考虑放开索引的只读设置。
PUT _settings
{
"index": {
"blocks": {
"read_only_allow_delete": "false"
}
}
}
{
"acknowledged" : true
}
再次尝试新增文档
PUT /study_elasticsearch/person/1
{
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
PUT /study_elasticsearch/person/2
{
"name" : "zhang xiong jia",
"age" : 20,
"job" : "employee"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "2",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
PUT /study_elasticsearch/person/3
{
"name" : "wu qing qing",
"age" : 22,
"job" : "manager"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "3",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
注意，此时的文档版本version为1
⑥ 查询文档数量
GET /study_elasticsearch/person/_count
{
"count" : 3,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
}
}
⑦ 查询文档（不加任何查询条件，本篇用的都是Search Lite API的写法）
GET /study_elasticsearch/person/_search
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 3,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "zhang xiong jia",
"age" : 20,
"job" : "employee"
}
},
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
},
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "wu qing qing",
"age" : 22,
"job" : "manager"
}
}
]
}
}
注意：对某个索引（Index）下某个类型（Type）没加任何条件的查询，结果默认会展示出前20条文档（Documents）
⑧ 查询文档（带查询条件，本篇用的都是Search Lite API的写法）
直接通过id获取文档：
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
}
通过查询字段的值获取文档：（按age赋值22查询，找到了吴局）
GET /study_elasticsearch/person/_search?q=age:22
{
"took" : 10,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "wu qing qing",
"age" : 22,
"job" : "manager"
}
}
]
}
}
通过查询字段的值获取文档：（按name赋值zhang查询，找到了名字中有zhang的大小张行长）
GET /study_elasticsearch/person/_search?q=name:zhang
{
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "2",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"name" : "zhang xiong jia",
"age" : 20,
"job" : "employee"
}
},
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
}
]
}
}
⑨ 更新文档（替换）
PUT /study_elasticsearch/person/1
{
"name" : "hong zi jun",
"age" : 21,
"job" : "CEO"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 2,
"result" : "updated",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 1,
"_primary_term" : 1
}
注意：此时id为1的这条文档的版本version变成了2，文档的内容也变成了洪行长
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 2,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "hong zi jun",
"age" : 21,
"job" : "CEO"
}
}
这种替换的方式做更新，需要替换的内容和原先的内容字段一致，如果不一致就会用替换内容替换掉原先的内容
PUT /study_elasticsearch/person/1
{
"name" : "ye yu",
"gender" : "female"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 3,
"result" : "updated",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 2,
"_primary_term" : 1
}
再次查询，发现person的字段和内容均发生了变化，变成叶阿姨了。显然，这种替换方式的缺点在于全量替换了，不想替换的也被替换了。
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 3,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "ye yu",
"gender" : "female"
}
}
⑩ 更新文档（更新）
先把id为1的数据替换回去
PUT /study_elasticsearch/person/1
{
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 4,
"result" : "updated",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 3,
"_primary_term" : 1
}
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 4,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "boss"
}
}
使用POST结合_update做更新
POST /study_elasticsearch/person/1/_update
{
"doc" : {
"job" : "CTO"
}
}
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 5,
"result" : "noop",
"_shards" : {
"total" : 0,
"successful" : 0,
"failed" : 0
}
}
再查询一下，发现id为1的文档的job字段发生了改变，其他的字段及内容没有变化
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 5,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "zhang yang",
"age" : 21,
"job" : "CTO"
}
}
⑪ 删除文档
DELETE /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 6,
"result" : "deleted",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 5,
"_primary_term" : 1
}
再查询一下，找不到该条文档了
GET /study_elasticsearch/person/1
{
"_index" : "study_elasticsearch",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"found" : false
}
如果是想删除所有的文档，可以如下操作
POST /study_elasticsearch/person/_delete_by_query
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
{
"took" : 42,
"timed_out" : false,
"total" : 2,
"deleted" : 2,
"batches" : 1,
"version_conflicts" : 0,
"noops" : 0,
"retries" : {
"bulk" : 0,
"search" : 0
},
"throttled_millis" : 0,
"requests_per_second" : -1.0,
"throttled_until_millis" : 0,
"failures" : [ ]
}
再查询一下，发现没有数据了
GET /study_elasticsearch/person/_search
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 0,
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
至此，最简单基本的操作就讲完了，是不是特别无脑啊(*^_^*)