elasticsearch7.x教程必看教你如何快速入门，精心归纳

1、作者有话要说

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elasticsearch是一个基于 Apache Lucene ™ 的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

想学习好elasticsearch，首先第一步，就是阅读官方文档。目前es的版本有2.x，5.x，6.x，7.x，可见elasticsearch更新多快！！！

官方文档链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

点进去看，有些同学，一下子就头晕了。因为是全英语的，不知道如何下手。我写这一篇的原因，就是教你如何学习elasticsearch官方文档的！！！

2、elasticsearch学习的步骤

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2.1 elasticsearch的安装

网上的资料过多，碍于篇幅，略过

2.2 es安装软件 elasticsearch head 安装

网上的资料过多，碍于篇幅，略过

具体操作，可以参考我之前写的文章：https://blog.csdn.net/qq_34168515/article/details/108428406

2.3 Query DSL es特定语言

这个是es专门的查询语言，也是操作es必备的知识，这个是需要掌握的

链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html

对于mysql熟悉的人，可以理解为mysql的sql语句

es的非常多客户端，例如：

Java REST Client [7.9] — other versions
Java API [7.9] — other versions
JavaScript API [7.x] — other versions
Ruby API [7.x] — other versions
Go API
.NET API [7.x] — other versions
PHP API [7.x] — other versions
Perl API
Python API
eland Client
Rust API
Community Contributed Clients

Query DSL为上面客户端的使用提供参考。

2.4 Mapping

elasticsearch和mysql进行对比

主要是讲述，mapping对应elasticsearch的数据结构

链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html

elasticsearch 虽然是非关系型数据库，但是也是需要很强的数据结构，而且数据结构mapping一旦初始化之后，就无法进行修改的。如果要进行修改，只能重新创建索引，也就是重新创建库

使用elasticsearch head查看索引的数据结构

2.5 Aggregations聚合查询

首先，我们必须明确什么是聚合查询

有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作。但是要强大很多。

2.6 elasticsearch rest api

rest api，顾名思义，就是restful风格接口的api，这个是对于我们开发来说，是非常重要的

常⽤的HTTP动词有下面五个

GET（SELECT）：从服务器取出资源（⼀项或多项）。
POST（CREATE）：在服务器新建⼀个资源。
PUT（UPDATE）：在服务器更新资源（客户端提供改变后的完整资源）。
PATCH（UPDATE）：在服务器更新资源（客户端提供改变的属性）。
DELETE（DELETE）：从服务器删除资源。

3、elasticsearch的专业术语

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可以参考我之前的文章：https://blog.csdn.net/qq_34168515/article/details/108315484

我挑几个重要的来进行说明

3.1 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。 相当于MySQL中的数据库

3.2 映射类型（mapping 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。 类似数据库表 在7.0之后，类型只有⼀种 _doc

3.3 ⽂档（document）

⼀个⽂档是⼀个可被索引的基础信息单元。相当于MySQL中的数据表中的数据，每⼀条数据就是⼀个⽂档

3.4 分片和副本（shard & replica）

⼀个索引可以存储超出单个结点硬件限制的⼤量数据。⽐如，⼀个具有10亿⽂档的索引占据1TB的磁盘 空间，⽽任⼀节点都没有这样⼤的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问 题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能⼒，这些份就叫做分⽚。当你创建⼀个索引的时候，你 可以指定你想要的分⽚的数量。每个分⽚本身也是⼀个功能完善并且独⽴的“索引”，这个“索引”可以被 放置到集群中的任何节点上。

分片很重要，主要有两⽅⾯的原因：

1）允许你⽔平分割/扩展你的内容容 量。

2）允许你在分⽚（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提⾼性能/吞吐量。

4、java客户端 Java REST Client

官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/index.html