Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es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。
Lucene：可以理解为Java的一个核心的类库。
全文检索：只要是和我搜索内容相关的数据，不管是什么数据都会被查出来。
全文检索：因为全文检索使用过程中会建立索引，通过索引来查询数据，创建索引的过程是非常耗时的。但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。但是每次更新，删除数据都需要重新创建索引，所以我们可以定时重新创建索引，比如一天一次。 全文检索应用场景
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如：百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。 全文检索的实现流程
绿色表示索引过程，对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库，索引过程包括：
确定原始内容（即要搜索的内容） —->采集文档—->创建文档—->分析文档—->索引文档
红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
用户通过搜索界面—->创建查询—->执行搜索，从索引库搜索—->渲染搜索结果
全文检索大体分两个过程，索引创建 (Indexing) 和搜索索引 (Search) 。
索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。 搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。 ES安装与启动 windows版本安装（7.4版本）
ElasticSearch分为Linux和Window版本 ElasticSearch的官方地址： https://www.elastic.co/products/elasticsearch ElasticSearch的官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/index.html安装需要的软件可以在网盘自取：链接：https://pan.baidu.com/s/11Z7tGoTZtSdLaHfjVPd-zQ
提取码：1234
下载好压缩包以后，Window版的ElasticSearch的安装很简单，解压开即安装完毕，解压后的ElasticSearch的目录结构如下：
安装IK分词器插件（对中文分词用的）：在plugin目录下创建ik文件夹，将elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip内容解压到ik目录下：
启动ES服务点击ElasticSearch下的bin目录下的elasticsearch.bat文件启动
注意：9300(集群用的)是tcp通讯端口，集群间和TCPClient都执行该端口，
9200（客户端连接用的如：Java）是http协议的RESTful接口 。
通过浏览器访问ElasticSearch服务器：http://localhost:9200
访问成功后会出现这个页面。
注意事项一：ElasticSearch是使用java开发的，且本版本的es需要的jdk版本要是1.8以上，所以安装ElasticSearch之前保证JDK1.8+安装完毕，并正确的配置好JDK环境变量，否则启动ElasticSearch失败。注意事项二：出现闪退，通过路径访问发现“空间不足”【解决方案】修改jvm.options文件的22行23行， Elasticsearch启动的时候占用1个G的内存，可改成512m：-Xmx512m：设置JVM最大可用内存为512M。-Xms512m：设置JVM初始内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
jvm.options文件在Config目录下。
Kibana客户端安装(Windows版)Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。
解压kibana-7.4.0-windows-x86_64.zip(解压很慢**,**耐心等待…)
安装完成后
进入config目录修改kibana.yml第2、28行，配置自身端口和连接的ES服务器地址。server.port: 5601elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
进入kibana的bin目录，双击kibana.bat启动：
看到这个后 访问 http://localhost:5601/，出现以下界面说明安装成功。
界面是英文的，如果希望是中文，可以修改kibana.yml第114行：
i18n.locale: “zh-CN”
Elasticsearch head客户端将ElasticSearch-head-Chrome-0.1.5-Crx4Chrome.crx用压缩工具解压，打开Chrome扩展程序，点” 加载已解压的扩展程序”按钮，找到解压目录即可。
head插件是ES的一个可视化管理插件，用来监视ES的状态，并通过head客户端和ES服务进行交互，比如创建映射、创建索引等。
将图标固定在工具条上。
点击head图标，输入ES服务器地址：http://localhost:9200
使用IK分词器 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。
IK分词器3.0的特性如下：
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
在没有使用IK分词器时，默认是standard方式分词，这种方式分词就是一个字就是一个词。
而IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。
1、ik_max_word
会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为“乒乓球、乒乓、球、明年、总冠军、冠军。
#方式一ik_max_wordGET /_analyze{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "乒乓球明年总冠军"}
2、ik_smart
会做粗粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为乒乓球、明年、总冠军。
#方式二ik_smartGET /_analyze{ "analyzer": "ik_smart", "text": "乒乓球明年总冠军"}
ES相关概念先说Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：
{ "name" : "jack", "sex" : "Male", "age" : 25, "birthDate": "1990/05/01", "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ]}
Elasticsearch可以看成是一个数据库，只是和关系型数据库比起来数据格式和功能不一样而已
Elasticsearch核心概念 索引 index文档存储的地方，类似于MySQL数据库中的数据库概念
如果按照关系型数据库中的对应关系，还应该有表的概念。ES中没有表的概念，这是ES和数据库的一个区别，在我们建立索引之后，可以直接往 索引 中写入文档。
在6.0版本之前，ES中有Type的概念，可以理解成关系型数据库中的表，但是官方说这是一个设计上的失误，所以在6.0版本之后Type就被废弃了。
字段Field相当于是数据表的字段，字段在ES中可以理解为JSON数据的键，下面的JSON数据中，name 就是一个字段。
{ "name":"jack"}
映射 mapping映射 是对文档中每个字段的类型进行定义，每一种数据类型都有对应的使用场景。
每个文档都有映射，但是在大多数使用场景中，我们并不需要显示的创建映射，因为ES中实现了动态映射。
我们在索引中写入一个下面的JSON文档，在动态映射的作用下，name会映射成text类型，age会映射成long类型。
{ "name":"jack", "age":18,}
自动判断的规则如下：
Elasticsearch中支持的类型如下：
string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。（已经废弃）text 类型，需要分词设置text类型，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。keyword类型 ，不需要分词设置keyword类型，比如email地址、主机名、状态码和标签。 文档 document
文档 在ES中相当于传统数据库中的行的概念，ES中的数据都以JSON的形式来表示，在MySQL中插入一行数据和ES中插入一个JSON文档是一个意思。下面的JSON数据表示，一个包含3个字段的文档。
{ "name":"jack", "age":18, "gender":1}
一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：
实际开发中，主要有三种方式可以作为elasticsearch服务的客户端：
第一种，elasticsearch-head插件
第二种，使用elasticsearch提供的Restful接口直接访问
第三种，使用elasticsearch提供的API进行访问
因为官方推荐对Elasticsearch操作是在Kibana上。所以下面的操作全在Kibana上进行
1、创建索引 创建具有显式映射的索引
PUT /my-index{ "mappings": { "properties": { "age": { "type": "integer" }, "email": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" } } }}
注意！！！：写在那里会被当成索引名。
向现有映射添加字段
put /my-index/_mapping{"properties":{"sex":{"type":"keyword"}}}
查看索引的映射
GET /my-index/_mapping
查看指定字段的映射
GET /my-index/_mapping/field/sex
删除索引
DELETE /my-index
修改索引状态
Post /my-index/_close ##关闭索引Post /my-index/_open ##开启索引