快速掌握分散式搜尋引擎ElasticSearch（一）
前言
由於最近在專案中接觸使用到了ElasticSearch，從本篇部落格開始將給大家分享這款風靡全球的產品。將涉及到ElasticSearch的安裝、基礎概念、基本用法、高階查詢、中文分詞器、與SpringBoot整合進行介面開發等相關知識。
ElasticSearch簡述
如果大家接觸過大資料的話，相信大家或多或少的聽說過ELK。ELK是目前非常主流的用於網站監控，流量監控，日誌監控，集中日誌管理的一套解決方案。而ElasticSearch如同ELK的心臟一般，起到一個非常核心的作用。簡單來說，Logstash通過把日誌收集到ElasticSearch中，進行儲存，kibana負責視覺化的展現結果。
ELK
說白了，ElasticSearch就是一款大資料搜尋引擎，那麼在市面上還有哪些類似的產品呢？在Java開源界的話，主要就是Lucene、Solr和ElasticSearch了。
Lucene，Java領域的搜尋引擎鼻祖，是一個比較底層的東西，需要深厚的搜尋理論基礎才可以掌握，比較複雜（它本身不是一個完整的解決方案，需要額外的開發工作）。因此，為了方便使用，遮蔽複雜性，Solr和ElasticSearch在lucene的基礎上進行了二次開發。
Solr相比ElasticSearch而言擁有更加成熟的社群，比較穩定，但是隨著資料量越來越大，對實時性要求越來越高，Solr的搜尋效率在下降，而ElasticSearch卻沒有明顯的變化。因此ElasticSearch非常適合實時搜尋的應用。（比如大名鼎鼎的Github的站內實時搜尋就在應用ES）
另外，由於ElasticSearch提供了簡單易用的Restful API，輕鬆的橫向擴充套件機制（說白了，可以通過加機器來擴充套件容量），能支援PB級別的結構化或非結構化資料處理，具有強大的分散式儲存能力。
ElasticSearch的安裝
安裝比較簡單，下載地址是：
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
下載後直接解壓，執行即可。
執行es
預設啟動埠9200
檢視es啟動狀態
注意上面的方式是單例項的安裝，那麼分散式安裝呢？
其實，對於分散式安裝，無非注意下面幾個配置要點：
指明誰是master，誰是slave，叢集的名字，節點啟動的埠（特別是在同一臺機器上模擬分散式）。
幾個重要的基礎概念
索引，含有相同屬性的文件集合。
型別，索引可以定義一個或者多個型別，文件必須屬於一個型別。
文件，文件是可以被索引的基本資料單位。
看起來，比較繞，我們用類比的思路來理解：
類比理解
索引相當於database，型別相當於table，文件相當於一條記錄，文件Document是es裡面最小的儲存單位。需要注意的是索引在es中的名稱必須是英文字母小寫且不包含中劃線。和索引相關的有2個高階概念，一個是分片，一個是備份。
分片：每個索引都有多個分片，每個分片是一個lucene索引。
備份：拷貝一個分片就完成了分片的備份。
假設索引的資料很大，就會造成硬碟的壓力很大，同時搜尋速度也會出現瓶頸。那麼可以將索引分成多個分片，從而分攤壓力。分片的同時，還可以允許使用者進行水平擴充套件和拆分，進行分散式的儲存，從而提高搜尋的效率。
當一個主分片出現問題時，備份的分片可以代替工作，從而提高了es的可用性。
es在預設建立索引時，會建立5個分片，一個備份。
假設我們的es是一個master，2個slave，建立索引時，走的預設配置（5個分片，1個備份）,那麼圖示如下：
分片和備份
圖中標綠顏色的是主分片，其他是備份的分片。
建立ES索引、型別
本文前面提到es提供了簡單易用的Restful API來操作索引／型別／文件，下面介紹下基本格式：
API基本格式 http://ip:port/索引/型別/文件id
http常用方法 get/put/post/delete
下面，我們演示一下利用postman來建立一個索引和型別：
建立索引和型別
查詢索引、型別資訊
好了，本篇部落格就介紹到這裡，下一篇部落格再來給大家介紹文件的增刪改查操作等。
see u next time~
張豐哲
2018.11.10