ES使用和搜索中心的建设之基础介绍与语法

一：elasticsearch 是什么

• elasticsearch 是一个高度可扩展的开开源的分布式 RESTful搜索和分析引擎

• 它具有快速，近乎实时存储，搜索和分析大量数据

• 它通常作为一个基础引擎技术为公司的搜索中心项目所用

二：为什么要学习elasticsearch

• 迄今为止最先进，性能最好，功能最全的搜索引擎库Lucene

• 分布式实时文件存储

• 支持横向扩展和纵向扩展。不需要程序去关注这些。

三：elasticsearch几个使用场景

• 如果你的公司有电商项目，可以使用elasticsearch存储商品，目录和库存，为用户提供搜索和自动补全搜索关键词的功能。

• 如果你想收集数据和日志信息，并且通过这些数据找到趋势，统计信息，摘要和异常，可以使用Logstash（Elasticsearch/Logstash/Kibana 堆栈的一部分功能）去收集、解析和汇总数据。然后将这些数据放入elasticsearch中，我们就可以在elasticsearch挖掘我们想要的数据信息。

• 全商品中心的商品降价推送。平台可以抓取所有供应商的价格，将其推送的elasticsearch并使用倒排功能（Percolator）与用户的查询相匹配，匹配合适就可以推送给用户购买。

• 使用Kibana(Elasticsearch/Logstash/Kibana stack)对elasticsearch存储的数据自定义仪表板。使用elasticsearch的聚合功能对数据进行复杂的商业智能查询。

四：安装es和Kibana

• 1：下载安装，运行，不多介绍，默认运行地址：http://localhost:9200/

• 2：安装Kibana，Kibana（sense）是一个和ES一起使用的开源分析和可视化平台。安装成功后启动 http://localhost:5601/app/sense

• 3：Kibana界面->dev_tools->控制台，demo如下：查询所有的数据 

五：ES的通信

• java语言可以使用elasticsearch内置的两个客户端-节点客户端和传输客户端与es进行交互

• 其他的语言使用 RESTful API 通过端口和 Elasticsearch 进行通信

• 也可以直接通过curl命令直接和es交互

六：数据

1：文档 (document)

ES面向文档的存储方式。文档（document）是ES根对象（root object）序列化的数据，包含存储的数据（_source)和其他的对象信息。

2：索引（indexing)

• ES中存储数据的行为就叫做索引，文档存在索引中，相当于关系数据库的DB

• 也可以不单独创建索引，直接建立文档，索引也直接创建

• |参数 | 含义 | | ------------ | ------ | |hosjoy|索引名| |employee|类型名| |1|员工的id|

3：搜索

• 直接搜索,索引/类型/id 

• 搜索一个类型的全部数据,id替换为_search 

• 匹配文档数据内容（查询字符串搜索）q= 

• DSL(Domain Specific Language特定领域语言)语句查询 

• 全文检索 

4：更新

• 直接可以根据索引id修改json值

5: 删除