一：elasticsearch 是什麼
- elasticsearch 是一個高度可擴充套件的開開源的分散式 RESTful搜尋和分析引擎
- 它具有快速，近乎實時儲存，搜尋和分析大量資料
- 它通常作為一個基礎引擎技術為公司的搜尋中心專案所用
二：為什麼要學習elasticsearch
- 迄今為止最先進，效能最好，功能最全的搜尋引擎庫Lucene
- 分散式實時檔案儲存
- 支援橫向擴充套件和縱向擴充套件。不需要程式去關注這些。
三：elasticsearch幾個使用場景
- 如果你的公司有電商專案，可以使用elasticsearch儲存商品，目錄和庫存，為使用者提供搜尋和自動補全搜尋關鍵詞的功能。
- 如果你想收集資料和日誌資訊，並且通過這些資料找到趨勢，統計資訊，摘要和異常，可以使用Logstash（Elasticsearch/Logstash/Kibana 堆疊的一部分功能）去收集、解析和彙總資料。然後將這些資料放入elasticsearch中，我們就可以在elasticsearch挖掘我們想要的資料資訊。
- 全商品中心的商品降價推送。平臺可以抓取所有供應商的價格，將其推送的elasticsearch並使用倒排功能（Percolator）與使用者的查詢相匹配，匹配合適就可以推送給使用者購買。
- 使用Kibana(Elasticsearch/Logstash/Kibana stack)對elasticsearch儲存的資料自定義儀表板。使用elasticsearch的聚合功能對資料進行復雜的商業智慧查詢。
四：安裝es和Kibana
1：下載安裝，執行，不多介紹，預設執行地址：http://localhost:9200/
2：安裝Kibana，Kibana（sense）是一個和ES一起使用的開源分析和視覺化平臺。安裝成功後啟動 http://localhost:5601/app/sense
3：Kibana介面->dev_tools->控制檯，demo如下：查詢所有的資料
| 返回引數 | 含義 |
|---|---|
| took | 耗費時間（毫秒） |
| time_out | 是否超時（預設無） |
| _shards | 資料的分片，total:分片總數 successful:分片成功數 |
| hits.total | 查詢結果集數量（多少個document） |
| hits.max_score | 文件與查詢的匹配程度，越匹配分數越高 |
| hits.hits | 返回文件資料詳情，是一個陣列，每個陣列包含排名前十的文件 |
| _index | 文件儲存的地方 |
| _type | 文件代表的物件的類 |
| _id | 文件的唯一標識 |
| _source | 儲存的json字串 |
五：ES的通訊
- java語言可以使用elasticsearch內建的兩個客戶端-節點客戶端和傳輸客戶端與es進行互動
- 其他的語言使用 RESTful API 通過埠和 Elasticsearch 進行通訊
- 也可以直接通過curl命令直接和es互動
六：資料
1：文件 (document)
ES面向文件的儲存方式。文件（document）是ES根物件（root object）序列化的資料，包含儲存的資料（_source)和其他的物件資訊。
2：索引（indexing)
- ES中儲存資料的行為就叫做索引，文件存在索引中，相當於關聯式資料庫的DB
- 也可以不單獨建立索引，直接建立文件，索引也直接建立
| 引數 | 含義 |
|---|---|
| hosjoy | 索引名 |
| employee | 型別名 |
| 1 | 員工的id |
3：搜尋
-
直接搜尋,索引/型別/id
-
搜尋一個型別的全部資料,id替換為_search
-
匹配文件資料內容（查詢字串搜尋）q=
- DSL(Domain Specific Language特定領域語言)語句查詢
- 全文檢索
4：更新
- 直接可以根據索引id修改json值
5: 刪除
