elasticsearch入门
1.elasticsearch相关介绍
（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
（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。
（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。
（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。
（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
（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
（7）shard（ʃɑːrd，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。
（8）replica（ˈreplɪkə，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。
2.elasticsearch安装
（1） 安装
解压即可
可以修改内存配置
（2） 启动
bin/elasticsearch.bat
（3）测试 -web端口
查询状态
3 集群健康状态
针对一个索引，Elasticsearch 中其实有专门的衡量索引健康状况的标志，分为三个等级：
green，绿色。这代表所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。
yellow，黄色。所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果更多的分片消失，你就会丢数据了。所以可把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
red，红色。至少一个主分片以及它的全部副本都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。如果你只有一台主机的话，其实索引的健康状况也是 yellow，因为一台主机，集群没有其他的主机可以防止副本，所以说，这就是一个不健康的状态，因此集群也是十分有必要的
4.安装kibana客户端
1)下载
2)安装
解压即可
3)配置
配置服务器地址,编辑config/kibana.yml，设置elasticsearch.url的值为已启动的ES
2) 启动
2) 测试
（3）crud
GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
#新增一条数据到索引库crm中
GET crm/employee/1
{
"name":"xxxx",
"age":17
}
GET _search
#修改数据
POST crm/employee/1
{
"name":"jjjjj",
"age":20
}
#删除数据
DELETE crm/employee/1
#不输入id,会自动生成id
GET crm/employee
{
"name":"小飞",
"age":12
}
#使用生成的id查询,不输入id他会在添加一个
POST crm/employee
{
"name":"小飞机",
"age":22
}
#输入id进行修改
POST crm/employee/AW8i5TyiNXVYGBRIX5-H
{
"name":"小飞机",
"age":22
}
#获取漂亮格式,自带了的就没有了
GET crm/employee/AW8i5TyiNXVYGBRIX5-H?pretty
#获取指定的列
GET crm/employee/AW8i5TyiNXVYGBRIX5-H?_source=name
#局部更新，只更新名字
GET crm/employee/AW8i5TyiNXVYGBRIX5-H/_update
{
"doc":{
"name":"大飞机"
}
}
#批量操作
POST _bulk
{ "delete": { "_index": "itsource", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "itsource", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "我发布的博客" }
{ "index": { "_index": "itsource", "_type": "blog" }}
{ "title": "我的第二博客" }
GET itsource/blog/_mget
{
"ids" : [ "123", "AW8iQAxERN4d1HhhqMML" ]
}
#准备分页查询数据
GET crm/students/1
{
"name":"龙"
}
GET crm/students/2
{
"name":"凤"
}
GET crm/students/3
{
"name":"呈"
}
GET crm/students/4
{
"name":"祥"
}
GET crm/students/5
{
"name":"天"
}
GET crm/students/6
{
"name":"下"
}
GET crm/students/7
{
"name":"大"
}
GET crm/students/8
{
"name":"吉"
}
#分页查询
GET crm/students/_search?size=3
GET crm/students/_search?from=2&size=2
#dsl查询
GET crm/students/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 3,
"_source": ["name", "age"],
"sort": [{"age": "asc"}]
}
#dsl过滤查询
5. head工具入门+postman
进入head页面 进行安装
1)安装
下载
npm install --时间有点久
npm run start
2) 配置
跨域访问
修改 elasticsearch/config/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
3) 使用
