为什么使用 ES？
在传统的数据库中，如果使用某列记录某件商品的标题或简介。在检索时要想使用关键词来查询某个记录，那么是很困难的，假设搜索关键词 "小米"，那么 sql 语句就是
select * from product where title like concat("%","小米","%")
这样即使 title 列上包含索引，索引也会失效。而如果使用全文索引，因为 B+ 树不支持全文索引，所以选择了全文索引就失去了 B+ 遍历高效的优点。所以 ES 就登场了，ES 之所以能高效检索，主要原因就是其倒排索引的特点。常规的索引，也就是正向索引，查询的过程是获取整条数据，然后从整条数据中来匹配关键词，如果包含就返回。而倒排索引是将数据拆分成多个关键词，每个关键词都作为一个倒排索引，然后查询时直接判断匹配，如果存在就返回该数据。这样因为使用了索引效率就极大的提高了。
概念
索引：相当于 MySQL 的库概念。
类型：相当于 MySQL 的表概念，在 ES7被移除。
文档：相当于 MySQL 的行记录概念。
字段：相当于 MySQL 的列概念。
分片：将某一类字段的文档拆分出来作为一个分片，查询时如果是这个字段的，直接去这个分片里查，可以提高系统整体的吞吐量。
副本：分片的复制，可以提高吞吐量（查询请求可以直接走副本）和分区容错性（分片所在的节点宕机后包含该分片副本的节点可以代替分片作用）
语法结构
query条件
Match：匹配查询
Balance：用于匹配的字段（相当于列名）,如果是一个字符串就是部分匹配，如果是一个数字类型，就是短语查询。比如address:”a b c”那么只要包含a,b,c三个中任意一个就算匹配（如果abc连在一起那么就是包含完整的abc）。短语匹配就相当于Match_phrase,完整匹配
Match_phrase：短语匹配
无论是数字还是字符串都是完整匹配，以 address:"abc" 为例，address 包含 "abc" 这个字符串就算匹配。
字段后面加一个“.keyword”表示查询完全匹配的字段。以address:”abc”为例，address必须为abc才算匹配。
Match_all：所有字段
Multi_match：多字段匹配
多个字段只要有一个包含就满足，返回，同时也支持分词匹配
Address、city列只要有一个包含 mill和movico其中一个就满足
Bool：复合查询（多条件复杂查询）
Must:必须满足的
Match:匹配查询，字符串模糊查询，数字精确查询
Must_not：必须不满足
Should:可以满足可以不满足，满足的得分更高，排在前面。
Filter：与must一样，但是不会贡献得分
Term：检索数字类型
作用与match一样，但是它只能检索数字类型，字符串类型不起作用。一般约定term用来检索数字，其他用match
这里的 balance 是数字类型，双引号不需要加。
Terms：类似于 term，匹配多个值
其他
分页，指定返回的字段
结果分析
聚合
聚合就是在查询结果的基础上，进行分组统计，聚合可以迭代。
AVG：平均值聚合
Terms：类型聚合
...等等
Aggs：表示是聚合，与query一样
ageAgg:聚合名,
Terms：类型聚合
Field：字段名
Size：取多少种
结果分析
Key：年龄
Doc_count:结果数
ageAvg：子聚合
Value：子聚合的值
Mapping 映射
映射主要指的是 ES 字段的单位。主要包括 Integer、long、keyword、text、nested（嵌入式，防止扁平化处理）。
查看某个索引下的映射
Get /bank/_mapping
添加索引并指定其字段映射
为某个索引添加新的字段并指定映射
修改字段映射
不支持对已存在的索引进行映射修改。可以使用数据迁移来完成。
1、创建临时索引
2、将之前的索引数据迁移到创建的临时索引中。
Source：原来的索引, index 来指定索引名也可以在index后面指定type，但是因为7开始移除了类型（相当于数据库表），所以不需要指定了。
Dest：要转移的索引名， index 来指定索引名。以当前例子来看就是 newbank
3、将原索引删除，再创建新的索引，指定映射。
DELETE bank
4、最后将临时索引数据迁移到新创建的索引中。
扁平化
由于扁平化的占用，在检索 first 为 John，last 为 white 的文档时，也会检索到。所以对于子类中包含两个或以上属性的，应该将父类字段映射设为 nested 类型来防止 ES 的扁平化处理。（默认空间的不会进行扁平化，也就是properties下第一层的不会）
例子如下：
映射：
查询：
聚合：
映射结果分析
分词
分词是 ES 的倒排索引，所以分词器就决定了 ES 的倒排索引是什么，默认的分词器是选择空格隔开的英文作为一个分词，中文的话每一个字都会是一个分词。测试分词效果：
如果想使用常用的中文分词，可以使用 ik 分词器，可以满足绝大多数的中文分词，而对于一些特殊的分词，可以使用配置自定义的分词，然后将保存自定义分词的文件配置到 ik 分词器中。
原理
ES架构
ES 是一个开源的高拓展的分布式全文搜索引擎，这句话表现出 ES 的两个重要特点，全文搜索和高拓展分布式。其中全文搜索可以通过倒排索引体现出，而高拓展的分布式则可以通过其架构体现出。上面就是一个 ES 集群的架构图，Node1、Node2、Node3 是三个节点服务器，其中 Node1 是主节点。在 ES 中配置了三个分片（P0、P1、P2，这三个分片保存着 ES 整个数据），同时，为了保证 ES 的分区容错性以及查询效率，每个分片还配置了一个副本（分别是 R0、R1、R2），原分片处理读和写操作，副本处理读操作。在分布中将副本与原分片拆开放置，避免某个节点宕机该分片的数据无法使用。并且在增加节点后，集群会自动分配分片和副本，保证均匀分布在不同的节点上。比如：
单节点：
二节点：
三节点：
操作过程
存储：根据存储数据的 hash 取余计算分配的节点位置，选择分片进行保存，随后再将保存数据更新到所有副本中。默认情况下当大多数副本都同步完成时，就返回存储完成的通知。这个可以通过 consistency 参数配置，all 表示必须所有的 副本都同步完成才返回存储完成的通知，one 表示只要主分片同步完成就返回存储完成的通知（检索结果可能会被还未同步的副本处理，造成未检索到），默认值是 quornum。
查询：轮询数据所在的分片和副本，发送请求。
更新：和存储一样，取余得到节点位置，找到分片后更新，再同步到其他副本，等到所有副本都同步完成后再返回更新成功的提示。
倒排索引的结构：倒排索引是无法修改的，好处是不用担心读写不一致的问题，但是缺点也非常明显，会大量的占用空间。为了减少空间占用，引入了段的概念，每个倒排索引都拥有一个段，在每次更新时都会将补充索引写入段中，然后检索时就会结合段中的数据和补充索引返回数据。
删除：每个段中都有一个 .del 文件，当该倒排索引被下达删除请求后，就会在 .del 文件进行标记，随后检索就会跳过当前段，也就是逻辑删除。当倒排索引特别多时，会进行合并，此时会将那些逻辑删除的段彻底删除。
持久化：ES 数据的保存和检索都在内存中，这也是它检索速度快的原因之一，而其也会定期持久化到磁盘。
在分片执行更新、保存数据时，底层还伴随着定期持久化，在写入时，会先更新内存，随后写入内存中的 translog 里（避免断电导致内存数据丢失，类似于 mysql 中的 redo log）。然后进行 refresh（默认1s执行一次）到文件系统缓存，更新到系统缓存后数据才能被检索到。并且后台还会定期 flush（默认30min执行一次） ，将数据持久化到磁盘上。
本文主要参考某谷的ES视频