一、ElasticSearch简介

1.1、ElasticSearch简介

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)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。但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。Elasticsearch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，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.2、同类产品比较solr

Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化 。并自带了图形管理界面。

数据相对少的请求下Solr的检索效率更高

数据量大时，Solr的搜索效率变低，而ElasticSearch没有明显变化

建立索引时，Solr会产生阻塞IO,查询性能较差，ElasticSearch有优势

安装使用方面ElasticSearch更为简单

总结solr查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用，比如商品搜索 。

ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，适用用于数据频繁更新的应用，比如facebook新浪等搜索。

Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

ES没有Solr成熟，学习成本相对较高。

二、 ElasticSearch安装和插件

2.1、ElasticSearch安装

下载Es安装包

ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html

2.2、ES图形化管理界面安装

1）下载head https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2) 下载Node.js https://nodejs.org/en/download

安装完成 在cmd窗口执行node -v查看node.js的版本号 检查是否安装成功

3) 安装grunt

通过node.js的包管理器npm安装grunt为全局命令，grunt是基于Node.js的项目构建工具

npm install-g grunt-cli

4）执行 npm install （不执行该命令 使用grunt server命令会报错）

npm install

如有执行该命令报错的 在elasticsearch-head解压目录下执行

5）elasticsearch-head解压目录下打开命令窗口

执行 grunt server 启动服务

访问http://localhost:9100 （elasticsearch-head服务端口）

6、配置ElasticSearch跨域访问 修改 config/elasticsearch.yml 文件

1. http.cors.enabled: true
   

2. http.cors.allow-origin: "*"
   

需要重启ES服务

7、在head页面输入链接的ElasticSearch地址，点击连接按钮

三、 ElasticSearch的相关概念

3.1 概述

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（ducoment）。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之能搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据 ）进行索引、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下。

1. 关系型数据库 -> Databases -> Tables -> Rows -> Colums
   

2. 
   

3. ElasticSearch -> Indices -> Types ->Documents -> Fields
   

3.2 ElasticSearch的核心概念

3.2.1 索引 index

一个索引就是有相似特征的文档集合，比如用户数据索引、订单数据索引、商品数据索引。

一个索引由一个全为小写字母的名字标识，我们在对应这个索引文档中进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个群集中可以定义任意多个索引。

3.2.2 类型type

在一个索引中，你可以定义一个或多个类型，一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类，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，比如说，我们订单数据索引中我们把订单信息作为一个类型，订单相关的物流信息做为一个类型。但在6.0开始建议index只包含一个type，在7.0之后开始去除。

3.2.3 字段field

相当于是数据表的字段，对文档根据不同的属性进行的分类标识

3.2.4 映射 mapping (表结构)

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其他的就是处理es里面的数据的一些使用规则设置也叫做映射，按最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立隐射才能对性能更好。

3.2.5 文档 document

一个文档是一个可被索引的基础单元。文档以JSON格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。

在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。

3.2.6 ElasticSearch版本问题说明

Elasticsearch 官网提出的近期版本对 type 概念的演变情况如下：

在 5.X 版本中，一个 index 下可以创建多个 type；

在 6.X 版本中，一个 index 下只能存在一个 type；

在 7.X 版本中，直接去除了 type的概念，就是说 index 不再会有 type。

去除type的原因 ：

因为 Elasticsearch 设计初期，是直接参考了关系型数据库的设计模式，存在了 type（数据表）的概念。但是，其搜索引擎是基于 Lucene的，这种 “基因”决定了 type 是多余的。Lucene 的全文检索功能之所以快，是因为 倒序索引** 的存在。而这种倒序索引 的生成是基于 index 的，而并非 type。