1 ElasticSearch简介
1.1 什么是ElasticSearch
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速
度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分
布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发
的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用
于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

1.2 ElasticSearch特点
(1)可以作为一个大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,服务大公
司;也可以运行在单机上
(2)将全文检索、数据分析以及分布式技术,合并在了一起,才形成了独一无二的ES;
(3)开箱即用的,部署简单
(4)全文检索,同义词处理,相关度排名,复杂数据分析,海量数据的近实时处理

1.3 ElasticSearch体系结构
下表是Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

Elasticsearch 关系型数据库Mysql
索引(index) 数据库(databases)
类型(type) 表(table)
文档(document) 行(row)

2 走进ElasticSearch
2.1 ElasticSearch部署与启动
下载ElasticSearch 5.6.8版本
https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
资源\配套软件中也提供了安装包
无需安装,解压安装包后即可使用
在命令提示符下,进入ElasticSearch安装目录下的bin目录,执行命令

elasticsearch

即可启动。
我们打开浏览器,在地址栏输入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到输出结果

{
    "name" : "uV2glMR",
    "cluster_name" : "elasticsearch",
    "cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
    "version" : {
        "number" : "5.6.8",
        "build_hash" : "688ecce",
        "build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
        "build_snapshot" : false,
        "lucene_version" : "6.6.1"
    },
"tagline" : "You Know, for Search"
}

2.2 Postman调用RestAPI
2.2.1 新建索引
例如我们要创建一个叫articleindex的索引 ,就以put方式提交
http://127.0.0.1:9200/articleindex/

2.2.2 新建文档
新建文档:
以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article
body:

{
    "title":"SpringBoot2.0",
    "content":"发布啦"
}

返回结果如下:

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
"created": true
}

_id是由系统自动生成的。
2.2.3 查询全部文档
查询某索引某类型的全部数据,以get方式请求
http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search 返回结果如下:

{
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "AWPKrI4pFdLZnId5S_F7",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "SpringBoot2.0",
                    "content": "发布啦"
                }
        },
        {
            "_index": "articleindex",
            "_type": "article",
            "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
            "_score": 1,
            "_source": {
                "title": "elasticsearch入门",
                "content": "零基础入门"
                }
        }
    ]
}
}

2.2.4 修改文档
以put形式提交以下地址:
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7
body:

{
    "title":"SpringBoot2.0正式版",
    "content":"发布了吗"
}

返回结果:

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": false
}

如果我们在地址中的ID不存在,则会创建新文档
以put形式提交以下地址:

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

body:

{
    "title":"java课程好给力",
    "content":"知识点很多"
}

返回信息:

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}

再次查询,看是否有新增的这条文档
2.2.5 按ID查询文档
GET方式请求

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

2.2.6 基本匹配查询
根据某列进行查询 get方式提交下列地址:

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:java课程好给力

以上为按标题查询,返回结果如下:

{
        "took": 10,
        "timed_out": false,
        "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 2.0649285,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "1",
                "_score": 2.0649285,
                "_source": {
                    "title": "十次方课程好给力",
                    "content": "知识点很多"
                }
            }
        ]
    }
}

2.2.7 模糊查询
我们可以用*代表任意字符:

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:*s*

2.2.8 删除文档
根据ID删除文档,删除ID为1的文档 DELETE方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

返回结果如下:

{
    "found": true,
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    }
}

再次查看全部是否还存在此记录
3 Head插件的安装与使用
3.1 Head插件安装
如果都是通过rest请求的方式使用Elasticsearch,未免太过麻烦,而且也不够人性化。我
们一般都会使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理,最常用的就是Head插件
步骤1:
下载head插件:https://github.com/mobz/elasticsearch-head
elasticsearch-head-master.zip
步骤2:
解压到任意目录,但是要和elasticsearch的安装目录区别开。
步骤3:
安装node js ,安装cnpm

npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org

步骤4:
将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所
设定的任务

npm install ‐g grunt‐cli

步骤5:安装依赖

cnpm install

步骤6:
进入head目录启动head,在命令提示符下输入命令

grunt server

步骤7:
打开浏览器,输入 http://localhost:9100
步骤8:
点击连接按钮没有任何相应,按F12发现有如下错误
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource
这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用,而elasticsearch-head是属于前端工
程,所以报错。
我们这时需要修改elasticsearch的配置,让其允许跨域访问。
修改elasticsearch配置文件:elasticsearch.yml,增加以下两句命令:

http.cors.enabled: true
http.cors.alloworigin: "*"

此步为允许elasticsearch跨越访问 点击连接即可看到相关信息

3.2 Head插件操作
3.2.1 新建索引
选择“索引”选项卡,点击“新建索引”按钮

输入索引名称点击OK

3.2.2 新建或修改文档
在复合查询中提交地址,输入内容,提交方式为PUT

点击数据浏览 ,点击要查询的索引名称,右侧窗格中显示文档信息

再次会到刚刚的界面
修改数据后重新提交请求 , 此时因为ID已经存在,所以执行的是修改操作。
重新查询此记录,发现版本为2 。也就是说每次修改后版本都会增加1.
_version 版本变更+1
搜索和删除文档 这里不过多赘述,改变请求方式即可

4 IK分词器
默认的中文分词是将每个字看成一个词,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中
文分词器来解决这个问题
IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护
了,但在工程应用中IK算是比较流行的一款
4.2 IK分词器安装
下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载5.6.8版本
(1)先将其解压,将解压后的elasticsearch文件夹重命名文件夹为ik
(2)将ik文件夹拷贝到elasticsearch/plugins 目录下。
(3)重新启动,即可加载IK分词器
4.3 IK分词器测试
IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word
其中 ik_smart 为最少切分,ik_max_word为最细粒度划分
4.4 自定义词库
步骤:
(1)进入elasticsearch/plugins/ik/config目录
(2)新建一个my.dic文件,编辑内容:XXXX
修改IKAnalyzer.cfg.xml(在ik/config目录下)

<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展字典 ‐‐>
        <entry key="ext_dict">my.dic</entry>
        <!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典‐‐>
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
</properties>