一、前言
Elasticsearch是一个全文检索服务器，全文检索是一种非结构化数据的搜索方式，通过建立倒排索引加快搜索效率；程序员Shay基于Lucene开发了开源项目 Elasticsearch，其本质上是一个java语言开发的web项目，我们可以通过RESTful风格的接口访问该项目内部的Lucene，从而让全文搜索变得简单(所有的请求都忽略ip地址:端口号)。
二、Elasticsearch数据结构
tips：Elasticsearch7以后，删除了type的概念
- 文档（Document)：文档是可被查询的最小数据单元，一个Document 就是一条数据。类似于关 系型数据库中的记录（一行）的概念。
- 索引（Index）：索引是多种类型文档的集合，类似于关系型数据库中的库的概念。
- 域（Filed）：文档由多个域组成，类似于关系型数据库中的字段的概念。
三、安装
1.配置最大可创建文件数大小
#打开系统文件： vim /etc/sysctl.conf #添加以下配置： vm.max_map_count=655360 #配置生效： sysctl -p
2.由于ES不能以root用户运行，我们需要创建一个非root用户，此处创建一个名为es的用户
#创建用户： useradd es
3.安装es
#解压： tar -zxvf elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz #重命名： mv elasticsearch-7.17.0 elasticsearch1 #移动文件夹： mv elasticsearch1 /usr/local/ #es用户取得该文件夹权限： chown -R es:es /usr/local/elasticsearch1
4.启动es服务
#切换为es用户： su es #进入ES安装文件夹： cd /usr/local/elasticsearch1/bin/ #启动ES服务： ./elasticsearch #查询ES服务是否启动成功 curl 127.0.0.1:9200
安装完es之后，还需要有一个kibana可视化平台，方便对es索引进行搜索和，查看，交互。该平台安装步骤在下面的链接，有兴趣可以查看。
四、常用操作
1.创建没有结构的索引
请求方式：PUT
PUT /student
*为索引添加结构
#基本格式 POST /索引名/_mapping { "properties":{ "域名1":{ "type":域的类型, "store":是否存储, "index":是否创建索引, "analyzer":分词器 }, "域名2":{ ... } } } eg: POST /student/_mapping { "properties":{ "id":{ "type":"integer" }, "name":{ "type":"text" }, "age":{ "type":"integer" } } }
2.创建有结构的索引
只有index设置为true，才能为该域的数据创建索引
mappings：映射是用来定义一个文档，和其包含的字段，是如何存储和索引的过程。
类型：1.properties /fields：一份映射类型包含字段列表或者文档的相关属性。
PUT /索引名 { "mappings":{ "properties":{ "域名1":{ "type":域的类型, "store":是否单独存储, "index":是否创建索引, "analyzer":分词器 }, "域名2":{ ... } } } } eg: #创建有结构的索引 PUT /student1 { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "integer" }, "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" } } } }
3.删除索引
DELETE /索引名 eg: DELETE /student1
4.文档操作
前面的创建的索引（有结构）相当于数据库创建了一张表，这里的文档操作相当于给数据表添加了一行或几行数据
4.1添加或修改
当id值存在时就是修改，否则就是一个新增id值不写则自动生成
POST /索引/_doc/[id值] { "field名":field值 } eg: POST /student/_doc/1 { "id":1, "name":"itbz", "age":10 }
4.2根据id查询文档
GET /索引/_doc/id值 eg: #查询文档 GET /student/_doc/1
4.3根据id批量查询文档
GET /索引/_mget { "docs":[ {"_id":id值}, {"_id":id值} ] } eg: #批量请求 GET /student/_mget { "docs": [ { "_id": 1 }, { "_id": 2 } ] }
4.4查询所有文档
query: 在查询过程中，除了判断文档是否满足查询条件外，ES还会计算一个_score来标识匹配的程度，旨在判断目标文档和查询 条件匹配的有多好（与查询的条件有多吻合）.
GET /索引/_search { "query": { "match_all": {} } } eg: #查询所有文档 GET /student/_search { "query": { "match_all": {} } }
4.5修改文档部分字段
POST /索引/_doc/id值/_update { "doc":{ 域名:值 } } eg: POST /student/_doc/1/_update { "doc":{ "name":"shangxuetang" } }
4.6删除文档
DELETE /索引/_doc/id值 eg: #删除 DELETE /student/_doc/1
- Elasticsearch在执行删除操作时，ES先标记文档为delete为delete状态，等ES存储空间不足或者工作空闲的时候再执行物理删除
- 修改文档操作时，ES不会真的修改Document中的数据，而是标记ES中原有的文档为deleted状态，再创建一个新的文档来存储数据（先删除后修改）
5.域的属性
5.1 index
**该域是否创建索引。只有值设置为true，才能根据该域的关键词查询文档。**
eg: PUT /student1 { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", "index":true } } } }
// 根据关键词查询文档 GET /索引名/_search { "query":{ "term":{ 搜索字段: 关键字 } } } eg: GET /student1/_search { "query": { "term": { "name": "love" } } }
5.2 type 域的类型
keyword类型：如果使用该类型，只能根据整体来查到
5.3 store 存储
设置是否单独存储。如果设置为true，则该域能单独查询。（本来可以字段都是存在_source,设置store属性为true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于source的存储的。）
// 单独查询某个域： GET /索引名/_search { "stored_fields": ["域名"] } eg: GET /student1/_search { "stored_fields": ["name"] }
- 使用场景：该属性访问比较频繁。
- 使用store存储字段field会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合）它会帮助减少计算。在聚合时具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。
