ElasticSearch 入门 （一）

ElasticSearch 入门 （一） 前言

杭州滨江出现疫情了，回不去了。那就学学 ElasticSearch 吧。

ElasticSearch 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能。

Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台。

版本以及工具

目前我是在windos上面安装的 elasticsearch 。版本以及使用到的插件和工具如下：

elasticsearch版本：elasticsearch-7.16.3

链接：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

IK分词器插件：elasticsearch-analysis-ik-7.16.3

链接：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

图形化界面插件：elasticsearch-head

链接：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/

kibana：kibana-7.16.3-windows-x86_64

链接：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

安装事项

都是拆箱即用的东西，解压后进bin目录，在windos上点击对应的 如：elasticsearch.bat 即可运行。

其中 IK分词器插件 需要解压在 elasticsearch 如：elasticsearch-7.16.3plugins 的目录中。

Kibana 可以设置为中文，只需要在配置文件 kibana.yml 中加入 i18n.locale: "zh-CN"


kibana.yml 在目录：kibana-7.16.3-windows-x86_64config 下面

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ES核心概念

索引 (indices)：是一个非常大的文档的集合。如同mysql中的一个库，可以定义字段的类型等。类型 (types)：相当于数据库中的表。里面可以存很多 documents。文档 (documents):相当于数据库表中的一行数据。fields：相当于数据库中的字段。
倒排索引：

elasticsearch 使用的是一种称为倒排索引的结构。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：

文档1包含的内容： I love Guo Liangyu

文档2包含的内容： Guo Liangyu love Wang Yisheng termdoc_1doc_2I√xlove√√Guo√√Liangyu√√Wangx√Yishengx√

假如要搜索 I love ,只需要检索每个包含字条的文档：

termdoc_1doc_2I√xlove√√总计21

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。

IK分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配 *** 作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “我爱郭亮宇” 会被分为"我",“爱”,“郭”,“亮”,“宇”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

如果我们想让系统识别“郭亮宇”是一个词，需要编辑自定义词库。

步骤：

进入elasticsearch-7.16.3pluginselasticsearch-analysis-ik-7.16.3config目录新建一个my.dic文件，编辑内容：
修改IKAnalyzer.cfg.xml

插件以及工具介绍

首先我们启动 elasticsearch.bat 以及 kibana.bat 和 elasticsearch-head

elasticsearch-head：http://localhost:9100/

这里我们可以看见 elasticsearch 的各种信息。

kibana 找到开发工具，然后我们可以通过开发工具 进行命令学习了

http://localhost:5601/app/dev_tools#/console

命令笔记见 ElasticSearch 入门 （二）