简介

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（大数据时代）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。

与关系型数据库对比

Relational DB	Elasticsearch
数据库(database)	索引 index
表(tables)	类型 types
行(rows)	文档 documents
字段(columns)	ﬁelds

文档

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性 :

自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！ {就是一个json对象！ fastjson进行自动转换！}
灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用。

索引

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。

Docker安装ElasticSearch

下载镜像

docker pull elasticsearch

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

创建容器并启动

#discovery.type=single-node表示单节点
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300  -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch

ElasticSearch常用API

创建index

PUT /policy_dev
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "information_id": {
        "type": "text"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "archContent": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "pubDate" : {
        "type" : "date",
        "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd"
      },
      "insertDate" : {
        "type" : "date",
        "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

查看索引信息

GET policy_dev/_mapping

删除索引

DELETE policy_dev

删除所有数据

POST policy_dev/_delete_by_query?pretty=true
{
  "query": {
        "match_all": {}
    }
}

返回特定字段

GET policy_dev/_search
{
  "size": 20,
  "_source": {
        "includes": [
          "title","insertDate","pubdate"]
    }
}

导数据

docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \
  --input=http://用户名:密码@192.168.5.249:9200/sentiment \
  --output=http://elastic:fToC78aNvG7Ypg6ae0tZ@192.168.0.188:9200/sentiment_t \
  --type=data

Elasticsearch搜索引擎

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