ElasticSearch简介
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索
数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使Lucene
作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂
性，从而让全文搜索变得简单。
ElasticSearch的使用案例
1、2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索
20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
2、维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构
3、SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”
4、百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖
百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最
大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据
5、新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
6、阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
ElasticSearch对比Solr
Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;
Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；
Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供；
Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch
ElasticSearch安装与启动
下载ES压缩包
ElasticSearch的官方地址： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
ElasticSearch分为Linux和Window版本，基于我们主要学习的是ElasticSearch的Java客户端的使用，所以
我们课程中使用的是安装较为简便的Window版本，项目上线后，公司的运维人员会安装Linux版的ES供我
们连接使用。
安装ES服务
Window版的ElasticSearch的安装很简单，类似Window版的Tomcat，解压开即安装完毕，解压后的ElasticSearch的目录结构如下：
修改elasticsearch配置文件，config/elasticsearch.yml，增加以下两句命令（加到文件末尾就可以，注意修改之后启动有问题可以手动调整一下冒号后边的空格和allow-origin之间的横杠格式有时候有问题）：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
//此步为允许elasticsearch跨越访问，如果不安装后面的elasticsearch-head是可以不修改，直接启动。
启动ES服务
点击ElasticSearch下的bin目录下的elasticsearch.bat启动，控制台显示的日志信息如下：
注意：9300是tcp通讯端口，集群间和TCPClient都执行该端口，9200是http协议的RESTful接口 。
通过浏览器访问ElasticSearch服务器，看到如下返回的json信息，代表服务启动成功：
注意：
ElasticSearch是使用java开发的，且本版本的es需要的jdk版本要是1.8以上，所以安ElasticSearch
之前保证JDK1.8+安装完毕，并正确的配置好JDK环境变量，否则启动ElasticSearch失败。
安装ES的图形化界面插件
ElasticSearch不同于Solr自带图形化界面，我们可以通过安装ElasticSearch的head插件，完成图形化界面
的效果，完成索引数据的查看。安装插件的方式有两种，在线安装和本地安装。本文档采用本地安装方式
进行head插件的安装。elasticsearch-5-*以上版本安装head需要安装node和grunt
下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
将elasticsearch-head-master压缩包解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开
下载nodejs：https://nodejs.org/en/download/
双击安装程序，步骤截图如下：
一路next。。。完成安装，可以通过cmd控制台输入：node -v 查看版本号
将grunt安装为全局命令 ，Grunt是基于Node.js的项目构建工具
在cmd控制台中输入如下执行命令：npm install ‐g grunt‐cli
执行结果如下图：
进入elasticsearch-head-master目录启动head，在命令提示符下输入命令：
npm install
grunt server
打开浏览器，输入 http://localhost:9100，看到如下页面：
如果不能成功连接到es服务，需要修改ElasticSearch的config目录下的配置文件：config/elasticsearch.yml，增加以下两句命令就可以跨域访问了：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: “*”
然后重新启动ElasticSearch服务。
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而
它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档
（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下：
Relational DB ‐> Databases ‐> Tables ‐> Rows ‐> Columns
Elasticsearch ‐> Indices ‐> Types ‐> Documents ‐> Fields
Elasticsearch核心概念
索引 index
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，你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。在一个集
群中，可以定义任意多的索引。
类型 type
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全
由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并
且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义
另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
字段Field
相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识
映射 mapping
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、分析器、是否被索
引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着
最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。
文档 document
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文
档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，
而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注
意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。
接近实时 NRT
Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒以内）
