一、官网和下载

官网： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Spring Data Elasticsearch - 参考文档：

https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#preface.metadata

ES历史版本下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

《Elasticsearch 权威指南》中文版： https://www.elastic.co/guide/cn/index.html

1、 dockers下安装ElasticSearch

二、入门

1、Spring Boot与Elasticsearch的对应版本

Elasticsearch更新非常快，最新的7.x版本已经不支持自定义类型了，默认以**“_doc”**作为类型，一个索引只能有一个类型。

为了避免使用的Elasticsearch版本和SpringBoot采用的版本不一致导致的问题，尽量使用一致的版本。下表是对应关系：

2、目录结构

Windows 版的 Elasticsearch 压缩包，解压即安装完毕，解压后的 Elasticsearch 的目录结构如下：

3、倒排索引

4、基本增删改查

elasticsearch7常见查询（term、match、bool、filter）

ES文档常见增删改查操作

5、使用kinbana操作

I、索引增删改

（1）创建索引

PUT lease_zh_202211

（2）添加索引结构

PUT /lease_zh_202211/_mapping
{
  "properties": {
    "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "whitespace",
          "fields": {
            "spy": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_smart"
            },
            "standard": {
              "type": "text",
              "analyzer": "standard"
            },
            "fpy": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_smart"
            }
          }
      },
      "path": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "platform": {
        "type": "keyword"
      },
      "summary": {
        "type": "text",
        "term_vector": "with_positions_offsets",
        "similarity": "BM25",
        "analyzer": "standard",
        "fielddata": true
      },
      "time": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "term_vector": "with_positions_offsets",
        "similarity": "BM25",
        "analyzer": "standard"
      }
    }
  }

（3）删除索引

DELETE lease_zh_202211

（4）修改mappings字段结构（不支持）

“ es不支持直接修改mappings字段结构,可以通过_reindex 重建索引,方式修改”

II、分词器

（1）将某一字段设置多个分词器

PUT /lease_zh_202211/_mapping
{
  "properties": {
    "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "whitespace",
          "fields": {
            "spy": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_smart"
            },
            "standard": {
              "type": "text",
              "analyzer": "standard"
            },
            "fpy": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_smart"
            }
          }
    }
  }
}

III、新增字段

（1）新增普通字段

PUT expert_auditing/_mapping 
{ "properties":{ 
   "majorAchievement": {
      "type": "text"
    } 
  } 
}

（2）新增list字段

PUT expert_edit_record/_mapping 
{ "properties":{ 
    "labelInfoList": {
      "properties": {
        "label": {
          "type": "keyword"
        },
        "value": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  } 
}

IV、聚合查询

（1）

POST /expert/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "types_count": {
      "value_count": {
        "field": "categoryInfoList.category1Agg"
      }
    }
  }
}

三、基本概念

1、文档（Document）

我们知道Java是面向对象的，而Elasticsearch是面向文档的，也就是说文档是所有可搜索数据的最小单元。ES的文档就像MySql中的一条记录，只是ES的文档会被序列化成json格式，保存在Elasticsearch中；
这个json对象是由字段组成，字段就相当于Mysql的列，每个字段都有自己的类型（字符串、数值、布尔、二进制、日期范围类型）；
当我们创建文档时，如果不指定字段的类型，Elasticsearch会帮我们自动匹配类型；
每个文档都有一个ID，类似MySql的主键，咱们可以自己指定，也可以让Elasticsearch自动生成；
文档的json格式支持数组/嵌套，在一个索引（数据库）或类型（表）里面，你可以存储任意多的文档。
注意：虽然在实际存储上，文档存在于某个索引里，但是文档必须被赋予一个索引下的类型才可以。

2、类型（Type）

类型就相当于MySql里的表，我们知道MySql里一个库下可以有很多表，最原始的时候ES也是这样，一个索引下可以有很多类型，但是从6.0版本开始，type已经被逐渐废弃，但是这时候一个索引仍然可以设置多个类型，一直到7.0版本开始，一个索引就只能创建一个类型了（_doc）。这一点，大家要注意，网上很多资料都是旧版本的，没有对这点进行说明。

3、索引（Index）

索引就相当于MySql里的数据库，它是具有某种相似特性的文档集合。反过来说不同特性的文档一般都放在不同的索引里；
索引的名称必须全部是小写；
在单个集群中，可以定义任意多个索引；
索引具有mapping和setting的概念，mapping用来定义文档字段的类型，setting用来定义不同数据的分布。
除了这些常用的概念，我们还需要知道节点概念的作用，因此咱们接着往下看！

4、节点（node）

一个节点就是一个ES实例，其实本质上就是一个java进程；
节点的名称可以通过配置文件配置，或者在启动的时候使用-E node.name=ropledata指定，默认是随机分配的。建议咱们自己指定，因为节点名称对于管理目的很重要，咱们可以通过节点名称确定网络中的哪些服务器对应于ES集群中的哪些节点；
ES的节点类型主要分为如下几种：
    Master Eligible节点：每个节点启动后，默认就是Master Eligible节点，可以通过设置node.master: false 来禁止。Master Eligible可以参加选主流程，并成为Master节点（当第一个节点启动后，它会将自己选为Master节点）；注意：每个节点都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息。
    Data节点：可以保存数据的节点。主要负责保存分片数据，利于数据扩展。
    Coordinating 节点：负责接收客户端请求，将请求发送到合适的节点，最终把结果汇集到一起
注意：每个节点默认都起到了Coordinating node的职责。一般在开发环境中一个节点可以承担多个角色，但是在生产环境中，还是设置单一的角色比较好，因为有助于提高性能。

5、分片（shard）

了解分布式或者学过mysql分库分表的应该对分片的概念比较熟悉，ES里面的索引可能存储大量数据，这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。

为了解决这个问题，ES提供了将索引细分为多个碎片的功能，这就是分片。这里咱们可以简单去理解，在创建索引时，只需要咱们定义所需的碎片数量就可以了，其实每个分片都可以看作是一个完全功能性和独立的索引，可以托管在集群中的任何节点上。

疑问二：分片有什么好处和注意事项呢？

    通过分片技术，咱们可以水平拆分数据量，同时它还支持跨碎片（可能在多个节点上）分布和并行操作，从而提高性能/吞吐量；
    ES可以完全自动管理分片的分配和文档的聚合来完成搜索请求，并且对用户完全透明；
    主分片数在索引创建时指定，后续只能通过Reindex修改，但是较麻烦，一般不进行修改。

6、副本分片（replica shard）

熟悉分布式的朋友应该对副本对概念不陌生，为了实现高可用、遇到问题时实现分片的故障转移机制，ElasticSearch允许将索引分片的一个或多个复制成所谓的副本分片。

疑问三：副本分片有什么作用和注意事项呢？

    当分片或者节点发生故障时提供高可用性。因此，需要注意的是，副本分片永远不会分配到复制它的原始或主分片所在的节点上；
    可以提高扩展搜索量和吞吐量，因为ES允许在所有副本上并行执行搜索；
    默认情况下，ES中的每个索引都分配5个主分片，并为每个主分片分配1个副本分片。主分片在创建索引时指定，不能修改，副本分片可以修改。

四、核心功能

(一)、EElasticSearch核心之——Mapping设置

https://www.jianshu.com/p/c994e8fc86d8

(二)、elasticsearch实战之xpack安装、head加密与xpack使用

xpack介绍和使用

五、拓展

1、elasticsearch 安装 ik 分词器

下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_45463633/83799109

解压，上传到 /elasticsearch-7.8.1/plugins 目录下

2、elasticsearch 安装 kibana

最新版下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

历史版本下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_45463633/83805810

官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.5/index.html

源码地址：https://github.com/elastic/kibana/tree/v7.5.2

注意：kibana 版本要低于 elasticsearch 版本

2.1 es服务器需配置：

cluster.name: my-application
node.name: node-1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
http.cors.enabled: true   #开启跨域
http.cors.allow-origin: "*"  #全部放开

2.2 连接远程es服务器， kibana 需配置：（es服务器安装在本机则无需配置）

（1）、进入kinbna的conf下的kibna.yml目录下，基本配置如下

server.port: 5601       # 端口号
server.host: "0.0.0.0"    # kibana 安装服务器 IP ，0.0.0.0表示所以ip都可以访问
elasticsearch.hosts: ["http://172.16.17.88:9200"] # http://172.16.17.88:920 是安装 ES 的服务器
i18n.locale: "zh-CN"      # 开启中文，默认英文

（2）、如果开启xpack，请进行安全认证配置

#elasticsearch开启的安全认证，导致kibana必须配置账号密码才能连接elasticsearch。
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "123456"
#ES7.X 设置 xpack
xpack.security.enabled: true
xpack.reporting.encryptionKey: "a_random_string"

elasticsearch-7.x使用xpack进行安全认证

3、安装可视化界面 elasticsearch-head

使用前提：需要安装nodejs

nodeJS 安装教程：https://blog.csdn.net/qq_41787812/article/details/126140289

3.1 下载地址

项目	说明
开源/闭源	开源
源码管理地址	https://github.com/mobz/elasticsearch-head
License类别	Apache License 2.0

当前稳定版本	5.0.0（2018/4/10）
开发语言	Javascript
下载地址：github release	https://github.com/mobz/elasticsearch-head/releases

3.2 安装

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

3.3 启动

cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
# 访问
http://localhost:9100/

安装依赖

运行

访问

存在跨域问题（只有当两个页面同源，才能交互）

同源（端口，主机，协议三者都相同）

跨越相关参考： https://blog.csdn.net/qq_38128179/article/details/84956552

开启跨域（在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加）

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

重启elasticsearch

4、 logstash安装和详解

五、碰到的问题

1、es使用内置IK分词器

2、elasticsearch安装ik分词器后启动报错

3、安装启动 elasticsearch 常见问题以及解决办法

# 问题 1
max number of threads [2047] for user [wlsadmin] is too low, increase to at least [4096] 
# 解决
vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 
 * soft nproc 2047  修改为  * soft nproc 4096
# 问题 2
max virtual memory areas vm.max_map_count [65535] is too low, increase to at least [262144]
# 解决
vim /etc/sysctl.conf 
新增  vm.max_map_count=262144

六、ES性能优化

七、常用属性和用法

I、一些常用属性

1、elasticsearch中store设置true和false的区别

参考

设置索引的时候，我们给某些字段的store属性设置为true，在查询时，请求中可以携带stored_fields参数，指定某些字段，最后，这些字段会被包含在返回的结果中。如果请求中携带的字段没有被储存，将会被忽略。

2、elasticsearch之字段field参数

elasticsearch之字段field参数

3、Elasticsearch：fielddata 介绍

参考

对字段类型为text的字段，加入"fielddata"=true，就可以对这个项进行统计了。

II、ES一些用法

elasticsearchRestTemplate search 精准查询和模糊查询即不区分大小写
setTrackTotalHits 设置显示查询总数

Elasticsearch7.x学习总结