一. es安裝相關
1.elasticsearch安裝
  執行http://localhost:9200/
2.head外掛
3.bigdesk外掛安裝
(安裝細節百度:windows elasticsearch 安裝，有詳細內容)

二. es外掛相關
http://www.searchtech.pro/elasticsearch-plugins (es 外掛大全)
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik (ik 專案)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (ES的外掛  監控 節點狀態 ， 也可以除錯你的ES查詢)
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/tree/master (2.1.1 + 1.6ik  還有拼音  和其他分詞器 整合好了)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (類似head的外掛)
https://www.elastic.co/downloads/marvel （監控ES健康狀態）
konf外掛 (據說能看叢集負載)

三.es C# 客戶端示例

1. 包下載elasticsearch.net,nest 元件。
   nest元件會依賴下載elasticsearch元件。
   使用文件：http://nest.azurewebsites.net/
   備註：.net 使用es的相對少一些，es版本更新也很快，很多使用也都是靠自己揣摩。多交流，多分享。
2. 建立連線客戶端
     public ElasticClient GetClient()
        {
            var node = new Uri("http://192.168.17.54:9200");

            var settings = new ConnectionSettings(
                node,
                defaultIndex: "my-application"

            );
            return new ElasticClient(settings);
        }
3. 建立索引模型（索引結構）

[ElasticType(IdProperty = "Id", Name = "Person")]
        public class Person
        {
           [ElasticProperty(Name = "Id", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.NotAnalyzed)]
            public string Id { get; set; }
            public string Firstname { get; set; }
            public string Lastname { get; set; }
            public string[] Chains { get; set; }
           [ElasticProperty(Name = "content", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.Analyzed, Analyzer = "ik_max_word")]
            public string Content { get; set; }
        }
     備註：其他人提供的model示例，更詳細些，可下載附件。
4. 索引內容（建立索引）
  private void btnIndex_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //var client = new ElasticsearchClient();
            ////index a document under /myindex/mytype/1
            //var indexResponse = client.Index("myindex", "mytype", "1", new { Hello = "World" });
            var client2 = GetClient();

            //client2.CreateIndex("test");
            //client2.Map<Person>(c => c.MapFromAttributes());

            IEnumerable<Person> persons = new List<Person>
            {
                new Person()
                {
                    Id = "4",
                    Firstname = "aaa",//Boterhuis-040
                    Lastname = "Gusto-040",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "5",
                    Firstname = "[email protected]",
                    Lastname = "t Boterhuis 1",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "6",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "[email protected]",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "7",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                 new Person()
                {
                    Id = "8",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
            };
            //foreach(var p in persons)
            client2.IndexMany<Person>(persons,"test");
        }
5. 簡單搜尋示例
  var client = GetClient();
            var rs = client.Search<Person>(s => s.Index("test").QueryString(this.textBox1.Text));
            this.richTextBox1.Text = JsonConvert.SerializeObject(rs.Documents);
6. 索引更新
 private void btnUpdate_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();

            client2.Update<Person, object>(u => u
             .Index("test")
            .Id(4)
            .Doc(new { Id="4", Firstname = "United States" })
            .RetryOnConflict(3)
            .Refresh()
           );

            //var u1 =  new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "Boterhuis-040",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
            //    };
            //var u2 = new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "United States",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[] { "a", "b", "c" },
            //    };
            //client2.Update<Person,Person>(u1,u2).
        }

7. 索引刪除
 private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();
            client2.DeleteIndex("test");
            client2.DeleteIndex("my-application");
        }
8. 總結
以上示例程式碼，簡單的應用已經足夠用。其他的就是高亮和分組。可以看文件。

四. es 叢集
 es 預設是一個叢集，相對solr雲來說配置更簡單，搭建更方便些。但是更多還是要根據業務進行自己的叢集設計還是好費很多時間，很多精力。（上手容易，用好難）

五. es 與solr 對比
個人目前瞭解的：
原來solr資料比較多，現在貌似es的資料更多一點。solr是官方英文pdf，es也是英文的。
原來solr還有中文書籍，現在貌似沒有了。es 目前還有幾本書籍，但是講的es版本略有老舊。
solr上手相對es略微難些。
（n年前，我用的是solr，那時候還沒有solrcloud；es還沒有出來，那時候solr資料反而多。個人也實現了自己的solr叢集方案。其他的功能上的對比，還是百度，不重複。）

六. 如果es客戶端除錯請求
建議下載HTTPAnalyzer之類的tcp攔截工具。這樣可以攔截驗證sdk出來的請求連線，對比資料和書籍看下哪些引數寫錯了，對除錯很有幫助。

七. es 附錄
es術語介紹：
cluster：

代 表一個叢集，叢集中有多個節點，其中有一個為主節點。這個主節點是可以通過選舉產生的。注意，主從節點是對於叢集內部來說的。es的一個概念就是去中心 化，字面上理解就是無中心節點，這是對於叢集外部來說的，因為從外部來看es叢集，在邏輯上是個整體，你與任何一個節點的通訊和與整個es叢集通訊是等價 的。
shards

代表索引分片。es可以把一個完整的索引分成多個分片，這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個，分佈到不同的節點上。構成分散式搜尋。分片的數量只能在索引建立前指定，並且索引建立後不能更改。
replicas

代表索引副本，es可以設定多個索引的副本。副本的作用，一是提高系統的容錯性，當某個節點的某個分片損壞或丟失時可以從副本中恢復，二是提高es的查詢效率，es會自動對搜尋請求進行負載均衡。
recovery

代表資料恢復或叫資料重新分佈，es在有節點加入或退出時會根據機器的負載對索引分片進行重新分配，掛掉的節點重新啟動時也會進行資料恢復。
river

代表es的一個數據源，也是其他儲存方式（如：資料庫）同步資料到es的一個方法。它是以外掛方式存在的一個es服務，通過讀取river中的資料並把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway

代 表es索引快照的儲存方式。es預設是先把索引存放到記憶體中，當記憶體滿了時再持久化到本地硬碟。gateway對索引快照進行儲存，當這個es叢集關閉再 重新啟動時，就會從gateway中讀取索引備份資料。es支援多種型別的gateway，有本地檔案系統（預設），分散式檔案系統，Hadoop的 HDFS和amazon的s3雲端儲存服務。
discovery.zen

代表es的自動發現節點機制。es是一個基於p2p的系統，它先通過廣播尋找存在的節點，再通過多播協議來進行節點之間的通訊，同時也支援點對點的互動。
Transport

代表es內部節點或叢集與客戶端的互動方式。預設內部是使用tcp協議進行互動，同時它支援http協議（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的傳輸協議（通過外掛方式整合）。