Elasticsearch是高度可伸縮的開源全文搜索和分析引擎。它允許我們快速實時地存儲、搜索、分析大數據。Elasticsearch是一個接近實時的搜索平臺，對大數據量的處理我們通過搭建ES集羣來完成。
1，集羣的幾個概念：
主節點
服務器只作爲一個主節點，但不存儲任何索引數據，主節點負責創建索引、刪除索引、分配分片、追蹤集羣中的節點狀態等工作。一個節點啓動後，就會使用Zen Discovery機制去尋找集羣中的其他節點，並與之建立連接。 集羣中會從候選主節點中選舉出一個主節點,爲了防止腦裂現象, 防止某些主節點自成一個集羣, 主節點的個數最好是奇數個,並且不少於3個;
候選主節點的設置方法是設置node.mater爲true; 隨着集羣的擴大，一般設置專用的候選主節點，不在和數據節點複用node.data = false。
數據節點
數據節點負責索引數據的存儲和相關具體操作，比如CRUD、搜索、聚合。數據節點對機器配置要求比較高，首先需要有足夠的磁盤空間來存儲數據，其次數據操作對系統CPU、Memory和IO的性能消耗都很大。通常隨着集羣的擴大，需要增加更多的數據節點來提高可用性。可通過配置node.master = false，node.data = true來實現
協調節點
專用的協調節點，該node服務器即不會被選作主節點，也不會存儲任何索引數據。該服務器主要用 於查詢負載均衡。在查詢的時候，通常會涉及到從多個node服務器上查詢數據，並請 求分發到多個指定的node服務器，並對各個node服務器返回的結果進行一個彙總處理，最終返回給客戶端，可通過配置node.master = false；node.data = false來實現
2，常用工具：
elasticsearch-head
是用於監控 Elasticsearch 狀態的客戶端插件，包括數據可視化、執行增刪改查操作等
最簡單的安裝：
地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/
下載後解壓 拖到瀏覽器完成安裝
連接輸入框中輸入es集羣中任意一個節點的9200地址，例如：http://192.168.1.2:9200/點擊連接即可使用
Kibana：
Kibana 是一款開源的數據分析和可視化平臺，它是 Elastic Stack 成員之一，設計用於和 Elasticsearch 協作。您可以使用 Kibana 對 Elasticsearch 索引中的數據進行搜索、查看、交互操作。您可以很方便的利用圖表、表格及地圖對數據進行多元化的分析和呈現。
Kibana 可以使大數據通俗易懂。它很簡單，基於瀏覽器的界面便於您快速創建和分享動態數據儀表板來追蹤 Elasticsearch 的實時數據變化。
搭建 Kibana 非常簡單。您可以分分鐘完成 Kibana 的安裝並開始探索 Elasticsearch 的索引數據 — 沒有代碼、不需要額外的基礎設施，安裝過程自己搜索一下
3，基本概念和數據結構
Indices（索引） -> Types（類型） -> Documents（文檔） -> Fields（域/字段）
1，字段核心數據類型：
字符串類型
text：全文檢索需要分詞的類型。
keyword：精確值。合適分組排序。不進行分詞，只能通過精確值搜索到，支持模糊、精確查詢，支持聚合等。
數字類型
long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
日期類型
date
布爾類型
boolean
true 和 false
二進制類型
binary
範圍類型
integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
2,複雜數據類型 Complex datatypes
數組類型
Array support does not require a dedicated type
數組支持不需要專用類型
對象類型
object for single JSON objects
單個JSON對象的對象
嵌套類型
nested for arrays of JSON objects
4 RESTful API
下面我們通過Dev Tools來總結下Elasticsearch的RESTful API一些很使用的操作：
創建索引
number_of_shards
PUT /index_1
{
"settings":{
"number_of_shards":5,
"number_of_replicas":0
},
"mappings":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"city":{"type":"keyword"},
"age": {"type":"integer"}
}
}
}
成功返回：
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "index_1"
}
獲得index的setting和mapping
GET /t_dmp_user_tags/_settings
GET /t_dmp_user_tags/_mapping
增加docment:
PUT /index_1/_doc/1
{
"name" : "zhangsan",
"city" : ["北京","西安"],
"age": 15
}
PUT /index_1/_doc/2
{
"name" : "zhangsan",
"city" : ["上海"],
"age": 15
}
修改docment
修改年齡爲25歲，其他不變
PUT /index_1/_doc/_update
{
"age": 25
}
修改年齡爲25歲，其他不變
POST /index_1/_update/1
{"doc":{"age": 15}}
刪除某條docment
DELETE /index_1/_doc/3
多條件AND查詢
GET /index_1/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"terms": {"city": ["北京"]}},
{"term": {"age":15}}
]
}
}
}
分組求count
默認10條，這裏我們設置其返回100條
GET /index_1/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_countrys": {
"terms": {
"field": "city",
"size":100
}
}
}
}
查詢結果求count
OR is spelled should
AND is spelled must
NOR is spelled should_not
GET /index_1/_count
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{"terms": {"city": ["北京"]}},
{"term": {"age":15}}
]
}
}
}
刪除索引
DELETE /index_1