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最近开发需要使用到es，我就将自己在es中一些学习和使用情况记录下来，方便以后复习和他人学习使用。如果文档中有错误请麻烦给我指出一下，感谢！
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Elasticsearch第一篇：基本介绍
Elasticsearch第二篇：es版本比较
一、简介
Elasticsearch是基于Lucene的不足，而推出的分布式的全文搜索引擎，优化Lucene的调用方式，并实现了高可用的分布式集群的搜索方案，ES的索引库管理支持依然是基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。
ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能
目的：是通过简单的 RESTful API来隐Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单！！！。
二、特点
- 操作简单，上手快
- 支持分布式，能在分布式/集群中使用
- 支持RESTful的风格来进行通信
- 基于Lucene来进行分布式的全文检索
- 处理PB级结构化与非结构化数据
- 支持各种语言客户端
三、为什么使用ES
这里我贴一段网上对ES的理解和为什么会使用ES
Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。
如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除非你能对这些数据做些什么事情。
很不幸，现在大部分数据库在提取可用知识方面显得异常无能。的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进行全文搜索，处理同义词和根据相关性给文档打分吗？它们能根据同一份数据生成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有大量工作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？
这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数据，而不是让它烂在数据库里，因为在数据库里实在太难查询了。
四、基本概念
1.2.1.Near Realtime（NRT）
近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级
1.2.2.Index：索引库
包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。到时候需要的话会专门开一篇文章来讲解倒排索引
1.2.3.Type：类型
每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
1.2.4.Document&field
文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
结构概念图
这也是一个简单的对比
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
1.2.5.Cluster：集群
包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常
1.2.6.Node：节点
集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为"elasticsearch"的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
1.2.7.shard（分片）
单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
1.2.8.replica（复制品）
任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。
集群概念图
五、面向文档
在以前我们使用数据库，我们总是将其中复杂的内容拆分为简单的数据结构，然后将这些简单的数据内容存入数据库中。我们需要的时候从数据库中读取出来再进行重铸。
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。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
六、ES中HTTP请求详解
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'
- VERB HTTP方法：GET, POST, PUT, HEAD, DELETE
- PROTOCOL http或者https协议（只有在Elasticsearch前面有https代理的时候可用）
- HOST Elasticsearch集群中的任何一个节点的主机名，如果是在本地的节点，那么就叫localhost
- PORT Elasticsearch HTTP服务所在的端口，默认为9200
- PATH API路径（例如_count将返回集群中文档的数量），PATH可以包含多个组件，例如_cluster/stats或者_nodes/stats/jvm
- QUERY_STRING 一些可选的查询请求参数，例如?pretty参数将使请求返回更加美观易读的JSON数据
- BODY 一个JSON格式的请求主体（如果请求需要的话）
为了计算集群中的文档数量，我们可以这样做：
curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
Elasticsearch返回一个类似200 OK的HTTP状态码和JSON格式的响应主体（除了HEAD请求）。上面的请求会得到如下的JSON格式的响应主体：
{
"count" : 0,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
}
}
