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说明：本文来自于https://www.bilibili.com/video/av64033816/?p=1>视频讲解
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/getting-started.html 版本6.8.3
简介
ElasticSearch是一个基于Apache Luncene的开源的搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进，性能最好的，功能最齐全的搜索引擎库。
Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎。它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档。换言说，一旦文档被存储在Elasticsearch中，它就可以在集群的任一节点上被检索。它的搜索存储功能主要是 Lucene 提供的，Lucene 相当于其存储引擎，它在之上封装了索引，查询，以及分布式相关的接口。
使用场景
Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎，首先介绍下使用场景，比如：
全文检索
比如找到与搜索词项(term)最相关的维基百科文章。
聚合
比如在广告网络中，可视化的搜索词项的竞价直方图。它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大。
地理空间API
比如在顺风车平台，匹配最近的司机和乘客。
特点
- 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索。
- 分布式实时分析搜索引擎，做不规则查询。
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据。
- 通过简单的RESTFul API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变的简单。
他相当于一个单独的服务器，
ES能做什么
全文检索(全部字段), 模糊查询(搜索),数据分析(提供分析语法，列如聚合)
ES 的基本组件
索引（index）
文档容器可理解为索引是具有类似属性的文档集合，类似表且索引名须为小写字母；相当于mysql中的数据库
类型（type）
类型是索引内部的逻辑分区，其意义完全取决于用户需求，一个索引内部可定义一个或多个类型，类型就是其拥有相同的域的文档的预定义,建议一个索引只存一类数据；相当于mysql中的Tables
文档（document）
文档是lucene索引的搜索原子单位，它包含了一个或多个域。是域的容器； 每个域的组成部分：一个名字，一个或多个值。拥有多个值的域，通常称为‘多值域’；相当于mysql中的Rows
映射（mapping）
原始内容存储为文档需要事先分析（如何切词，哪些可以过滤等）分析完后要定义这个分析，定义这个分析后让它怎么去根据这个定义去搜索实现，这个过程就叫映射； 例如：切词、过滤掉某些词等。除此之外ES还为映射提供了诸如将域中的内容排序等功能；
这个mapping有点类似我们定义MySQL的数据库表结构的时候，需要指定每个字段的名字，其数据类型一样。
mapping的目的就是定制化你的字段类型，按照你自己的要求。
# 设置postdate数据类型
PUT test
{
"mappings":{
"my":{
"properties": {
"postdate":{
"type":"date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
}
# 添加数据
PUT test/my/1
{
"postdate":"2018-01-13"
}
PUT test/my/2
{
"postdate":"2018-01-01 00:01:05"
}
PUT test/my/3
{
"postdate":"1420077400001"
}
elasticSearch安装成功
{
"name": "qLcpGmb",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "4MXOww8BSS-y46oN1cXkdA",
"version": {
"number": "6.8.3",
"build_flavor": "default",
"build_type": "docker",
"build_hash": "0c48c0e",
"build_date": "2019-08-29T19:05:24.312154Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "7.7.0",
"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
kibana-CRUD
#新增
POST my_inde/doc/3
{
"name": "maizi-today",
"age": 18
}
#删
DELETE my_inde/doc/3
#查
GET my_inde/_search
#改
PUT my_inde/doc/1
{
"name": "maizi-today",
"age": 180
}
注意
docker安装上面服务，请查看Dockerfile安装常用环境文章。
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