Elasticsearch是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎。
能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言。
官方网站: https://www.elastic.co/
下载地址：https://www.elastic.co/cn/start
对比LuceneLucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库（框架）
但是想要使用Lucene，必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，并且Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Lucene缺点：
1）只能在Java项目中使用,并且要以jar包的方式直接集成项目中.
2）使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码繁杂
3）不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目）
4）索引数据如果太多就不行，索引库和应用所在同一个服务器,共同占用硬盘.共用空间少.
上述Lucene框架中的缺点,ES全部都能解决.
对比关系型数据库数据库
Database
Schema
DDL
表
Table
数据行
Row
数据字段
Column
索引库
Index
文档映射
Mapping
类型
Type
文档
document
文档字段
Field
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字
#========================
# 1、创建索引：es_test_db
PUT es_test_db
# 执行结果为：
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "es_test_db"
}
#========================
# 2、查询索引：es_test_db
GET es_test_db
# 执行结果为：
{
"es_test_db" : {
"aliases" : { },
"mappings" : { },
"settings" : {
"index" : {
"routing" : {
"allocation" : {
"include" : {
"_tier_preference" : "data_content"
}
}
},
"number_of_shards" : "1",
"provided_name" : "es_test_db",
"creation_date" : "1634608397630",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "WOECP1nwSVmiVLyZiuCE7g",
"version" : {
"created" : "7130299"
}
}
}
}
}
#========================
# 3、删除索引：es_test_db
DELETE es_test_db
# 执行结果为：
{
"acknowledged" : true
}
映射 mapping
ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的。
ES中映射可以分为动态映射和静态映射
动态映射：
在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库下创建数据表，并创建表字段、类型、长度、主键等，最后才能基于表插入数据。
而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射（类比：如关系型数据库的表、字段等），在文档写入Elasticsearch时，会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。
动态映射规则如下：
#============
# 1、创建索引
PUT es_test_db
# 2、新增文档
PUT /es_test_db/_doc/1
{
"name":"张三",
"age":1,
"birthday":"2021-10-10",
"address":"中国上海长宁"
}
# 3、获取索引的映射mapping
GET /es_test_db/_mapping
# 执行结果如下：
{
"es_test_db" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"address" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"age" : {
"type" : "long"
},
"birthday" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
静态映射：
静态映射是在Elasticsearch中可以事先定义好映射，包含文档的各字段类型、分词器等，这种方式称之为静态映射。
# ===========
# 1、创建索引并设置文档映射mapping
PUT /es_test_db
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"index": true,
"store": true
},
"age": {
"type": "integer",
"index": true,
"store": true
},
"birthday": {
"type": "date",
"index": true,
"store": true
},
"address": {
"type": "text",
"index": true,
"store": true
}
}
}
}
# 2、查看映射mapping
GET /es_test_db/_mapping
# 3、插入文档,设置age的值为非 Integer
PUT /es_test_db/_doc/1
{
"name":"张三",
"age":"abc",
"birthday":"2021-10-10",
"address":"中国上海长宁"
}
# 执行结果为：
{
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "mapper_parsing_exception",
"reason" : "failed to parse field [age] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: 'abc'"
}
],
"type" : "mapper_parsing_exception",
"reason" : "failed to parse field [age] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: 'abc'",
"caused_by" : {
"type" : "number_format_exception",
"reason" : "For input string: "abc""
}
},
"status" : 400
}
# 4、插入文档,插入一个正确的
PUT /es_test_db/_doc/2
{
"name":"张三",
"age":12,
"birthday":"2021-10-10",
"address":"中国上海长宁"
}
# 执行结果为：
{
"_index" : "es_test_db",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
Type
在ElasticSearch7.X之后了，统type为_doc： _type:_doc
文档 document一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示；
# ===================
# 1、创建索引
PUT es_test_db
# 2、新增文档
PUT /es_test_db/_doc/1
{
"name":"张三1",
"age":1,
"birthday":"2021-10-11",
"address":"中国上海长宁1"
}
# 3、获取文档
GET /es_test_db/_doc/1
字段类型 Type
每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等.
ElasticSearch中的核心类型有：
1、字符串：string，string类型包含 text 和 keyword。
text：该类型被用来索引长文本，在创建索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引；允许es来检索这些词，text类型不能用来排序和聚合。（能模糊查询, 能分词查询，不能聚合、排序）
keyword：该类型不能分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合，keyword类型不可用text进行分词模糊检索。（只能精准查询, 不能分词查询，能聚合、排序）
2、数值型：long、integer、short、byte、double、float
3、日期型：date
4、布尔型：boolean
集群 cluster一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能
节点 node一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中
这意味着，如果在网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中
在一个集群里，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。
分片一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。
当创建一个索引的时候，可以指定你想要的分片的数量，每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片很重要，主要有两方面的原因：
1、允许水平分割/扩展你的内容容量。
2、允许在分片之上进行分布式的、并行的 *** 作，进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户来说，这些都是透明的。
副本在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做副本分片，或者直接叫副本
副本之所以重要，有两个主要原因
1、在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的
2、扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行
每个索引可以被分成多个分片。一个索引有0个或者多个副本
一旦设置了副本，每个索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的数量可以在索引
创建的时候指定，在索引创建之后，可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是不能改变分片的数量
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