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1、单例安装和head插件安装
1)、从Elasticsearch官网下载zip文件，解压即可
2)、启动Elasticsearch，找到安装目录中的bin\elasticsearch.bat，双击运行，在浏览器访问localhost:9200，显示elasticsearch基础信息，即启动成功
3)、head插件的下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head(注意，head插件的使用要求安装了node.js换件)
4)、下载head插件解压，cd到head目录中，执行npm install安装插件
5)、因为Elasticsearch是两个不同的域，要进行配置才能在head插件中实现跨域访问Elasticsearch。在Elasticsearch的目录config/elasticsearch.yml，在文件最后面加上
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
6)、启动head插件，npm run start，在浏览器访问localhost:9300,即可看到head插件连上Elasticsearch
2、Elasticsearch分布式安装
1)、需求：建立一个Elasticsearch集群，里面有三个节点，master节点为主节点，slave1和slave2是两个子节点
2)、配置一个master节点：打开config/elasticsearch.yml文件，配置：
cluster.name: duanss --表示集群的名字是duanss
node.name: master --表示这个节点的名字 master
node.master: true --指定这个节点为主节点master
network.host: 127.0.0.1 --绑定一个ip，端口默认9200
3)、复制两个新解压的Elasticsearch的文件夹，取名slave1、slave2
修改slave1的config/elasticsearch.yml：
cluster.name: duanss --这个要与主节点一致，表名是在同一集群下
node.name: slave1 --节点名字
network.host: 127.0.0.1 --绑定一个ip
http.port: 8200 --指定端口8200，因为默认是9200，与master冲突
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] --给这个节点指定主节点的ip
修改slave2的config/elasticsearch.yml：
cluster.name: duanss --这个要与主节点一致，表名是在同一集群下
node.name: slave2 --节点名字
network.host: 127.0.0.1 --绑定一个ip
http.port: 7200 --指定端口7200，因为默认是9200，与master冲突
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] --给这个节点指定主节点的ip
3、Elasticsearch基础概念
1)、索引：含有相同属性的文档集合(例如：可以用一个索引来代表消费者的数据，另一个索引代表产品的数据)
2)、类型：一个索引里面可以定义一个或多个类型，但是文档必须属于一个类型，通常会定义相同字段的文档作为一个类型
3)、文档：文档是可以被索引的基本数据单位(例如：一个用户的基本信息)
总结：索引相当于一个数据库，类型相当于一个table，文档相当于table中的一行记录
4)、分片：每个索引都有多个分片，每个分片都是一个Lucene索引
5)、备份：拷贝一份分片，就完成了分片的备份
4、Elasticsearch基本使用
1)、索引创建：使用head插件，直接创建索引，创建是可以指定分片数和备份数，默认是5个分片，一个备份(是每个分片一个备份)，这两个数据只能在创建索引时指定，后续不能再修改
查看索引的基本信息，mappings的值为空，表示是非结构化创建，反之即为结构化创建
Elasticsearch 有自己的RESTFul API，基本格式：http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档id>
例如：
可以使用http的PUT方式，访问http://localhost:9200/people
body为json数据：
{
"settings": {
"number_of_shards": "3",
"number_of_replicas": "0"
},
"mappings": {
"man": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"country": {
"type": "keyword"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"date": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:ss:dd||yyyy-MM-dd"
}
}
},
"woman": {}
}
}
含义解释：创建一个名为people的索引，分片数为3，备份数为0；索引里有两个类型man, woman(表示有两个table：man and woman),man这个table中有字段name,country,age,date。woman没有字段
2)、数据插入：
指定文档id插入：
PUT http://localhost:9200/people/man/1 body:{
"name": "段松松",
"country": "China",
"age": 25,
"date": "1994-05-06"
} 给man这个type插入一条文档id为1的记录
不指定文档id，让Elasticsearch自动生成文档id
POST http://localhost:9200/people/man body:{
"name": "段松松",
"country": "China",
"age": 25,
"date": "1994-05-06"
}
3)、数据修改
直接修改文档：
POST http://localhost:9200/people/man/1/_update(_update表示是修改操作) body:{
"doc": {
"name": "谁是段松松"
}
}
通过脚本修改文档
POST http://localhost:9200/people/man/1/_update(_update表示是修改操作) body:{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.name = params.name;ctx._source.age = params.age",
"params": {
"age": 100,
"name": "段松松"
}
}
}
"lang": "painless" --表示es内置的脚本语言
"params" --定义了一些参数
ctx._source --表示当前文档的对象
4)、删除(没有删除类型的方法)
删除文档：Delete http://localhost:9200/people/man/1
删除索引：Delete http://localhost:9200/people
5)、查询Elasticsearch中的数据
GET http://localhost:9200/book/novel/1 查询book索引下novel类型下的文档id是1的记录
POST http://localhost:9200/book/_search --查询book索引下的所有数据
http://localhost:9200/book/novel/_search --查询book索引novel类型下的所有数据 (_search是关键字)
body:{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 1,
"size": 1,
"sort": [{
"publish_date": {"order": "desc"}
}]
} query 关键字 , from从第几条开始返回，size返回的条数
match_all 表示匹配所有，当要条件查询时，使用 "match": {
"title": "2"
} 模糊查询
结果默认是升序排序 "sort": [{
"publish_date": {"order": "desc"}
}] 表示通过 publish_date 字段降序排序
聚合查询 POST http://localhost:9200/book/novel/_search
{
"aggs": {
"group_by_word_count": {
"terms": {
"field": "word_count"
}
},
"grades_word_count": {
"stats": {
"field": "word_count"
}
}
}
} aggs -- 关键字 ，group_by_word_count --自定义的聚合名，terms --关键字， "field": "word_count" --通过word_count来分组聚合查询
通过多个字段和聚合，再多加 group_by_word_count 这种即可
stats -- 关键字，表示通过word_count字段计算，max、min、sum、avg、count等等，也可以吧stats直接改成函数名
5、ElasticSearch高级查询
1)、query context：
es在查询过程中，除了判断文档是否满足查询条件外，还有计算一个_score来标识匹配的程度，表明判断目标文档和查询条件匹配的有多好
a)、全文本查询，针对文本类型的数据text
POST http://localhost:9200/book/_search api
模糊匹配：{"query": {"match": {"author": "瓦力"}}} --因为 author字段是keyword类型，所以这里要是全匹配，而不是模糊查询
{"query": {"match": {"title": "ElasticSearch"}}} title 是text文本格式，所以这里是模糊查询 返回结果有 "_score": 0.25316024, 表示匹配程度
{"query": {"match": {"title": "ElasticSearch入门"}}} 这样的模糊查询，会查询title中包括ElasticSearch 或者 入门 的所有记录
习语匹配:
{"query": {"match_phrase": {"title": "ElasticSearch入门"}}} 这样会对title进行全匹配，相当于 = 符号
多个字段模糊匹配：
{"query": {"multi_match": {"query": "瓦力", "fields": [{"author","title"}]}}}} 查询author或者title中包含 瓦力 的记录，这里相当于 author=瓦力 or tilte like 瓦力
query_string：通过一些语法来进行查询
{"query": {"query_string": {"query": "(ElasticSearch AND 大法) OR Python"}}} 查询包括（ElasticSearch并且包括 大法） 或者 （Python）的数据，这里没有指定字段，查全部字段，而且 AND 和 OR 必须大写
要指定查询的字段，则加上"fileds": ["author","title"]
b)、字段级别的查询，针对结构化数据，如数字，日期，这个也可以针对keyword类型的字段
{"query": {"term": {"word_count": 1000}}} 查询word_count是1000的记录
范围查询：{"query": {"range": {"word_count": {"gte": 1000,"lte": 2000}}}} 查询word_count在大于等于1000，小于等于2000的记录 ，当对时间字段进行筛选时，现在的时间使用 now 关键字
2)、Filter context 过滤查询
这个只会返回是否查到数据，不会返回匹配的程度
a)、{"query": {"bool": {"filter": {"term": {"word_count": 1000}}}}} 过滤查询 word_count 为1000的记录，filter要结合bool关键字一起查询，并且会把数据进行缓存到内存
3)、复合查询
a)、固定分数查询
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"match": {
"title": "ElasticSearch"
}
},
"boost": 2
}
}
} constant_score 表示固定分数 , "boost": 2 表示指定分数为2
b)、bool关键字的查询
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"author": "瓦力"
}
},
{
"match": {
"title": "ElasticSearch"
}
}
]
}
}
} 这个方式使用了should关键字。表示满足这两个match之一的记录
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"author": "瓦力"
}
},
{
"match": {
"title": "ElasticSearch"
}
}
],
"filter": [{
"term": {
"word_count": 1000
}
}]
}
}
} 这个方式使用了must关键字。表示要同事满足这两个match的记录. 同时与filter关键字一起使用
{
"query": {
"bool": {
"must_not": {
"term": {
"author": "瓦力"
}
}
}
}
} must_not关键字，表示author不是瓦力的记录