概述

本篇內容定位ElasticSearch入門介紹，其中包括ElasticSearch產生背景，特點，應用場景，安裝，使用（命令列，Java中引入），底層原理，等。

產生的背景

大資料時代，大量的資料只是被儲存，不能做實時決策分析，這時候需要一個全文搜尋，或者結構化資料的實時統計工具。
Elasticsearch 是一個分散式、可擴充套件、近實時的搜尋與資料分析引擎。 它能從專案一開始就賦予你的資料以搜尋、分析和探索的能力。

特點

分散式、可擴充套件、實時、處理PB級別的資料

應用場景

統計、搜尋

安裝方法

使用

基本使用

類似於MySQL，在某一類資料存入MySQL時，需要在MySQL中先建立庫(database)，再建立表(table)，然後把資料存入insert

• 索引
  索引是一類文件的集合，所有的操作比如索引（索引資料）、搜尋、分析都是基於索引完成的。
  在一個叢集中，可以定義任意數量的索引。
• 型別
  型別可以理解成一個索引的邏輯分割槽，用於標識不同的文件欄位資訊的集合。
• 文件
  文件是儲存資料資訊的基本單元，使用json來表示。
• 節點
  一個ES伺服器就成為一個節點，多個ES伺服器就組成了叢集。
• 分片與備份
  在ES中，索引會備份成分片，每個分片是獨立的lucene索引，可以完成搜尋分析儲存等工作。

2 . 舉例子
看了上面的定義描述，再通過例子來了解下。
現在有個People物件，需要儲存在ES中，People的定義如下：

public class People {
    private Long id;
    private String name;
    private String sex;
    private Float height;
    private Float weight;
    /**
     * 興趣愛好
     */
    private
 
 String interests;
}

可以建立一個索引名稱為people_index的索引，型別為people_type，型別是文件欄位資訊的集合，所以型別的json為

"properties": {
    "id": {
      "type": "long",
      "index": "not_analyzed"
    },
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "sex": {
      "type": "string"
    },
    "height": {
      "type": "float",
      "index": "not_analyzed"
    },
    "weight":{
      "type": "float",
      "index": "not_analyzed"
    },
    "interests": {
      "type": "string",
      "analyzer": "ik"
    }
}

Java中引入

Web-Demo專案

底層原理

總結