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原文連結：es筆記一之es安裝與介紹
首先介紹一下 es，全名為 Elasticsearch，它定義上不是一種資料庫，是一種搜尋引擎。
我們可以把海量資料都放到 es 裡然後提供搜尋操作，但是 MySQL 也同樣可以提供搜尋，為什麼要用 es 呢？
一個是因為它搜尋快，使用倒排索引的方式將資料分詞之後儲存資料，查詢的時候直接根據搜尋關鍵詞找到相關資料。
另一個是因為它可以提供一些 MySQL 做不到或者比較耗時的模糊搜尋，這個我們後續再介紹。
1、es 和 kibana 的安裝
es 和 kibana 的安裝這裡可以直接看我之前的一篇部落格文章，講的很詳細，或者去官網找相應的安裝步驟。
這裡我們使用的是 7.6.0 版本。
kibana 是一個介面工具，可以用於在瀏覽器介面直接操作 es。
2、es 層級和結構介紹
首先，我們進入 kibana 介面，建立一條資料，然後根據這條資料來介紹 es 中結構的層級關係。
進入 kibana 的輸入介面，輸入：
PUT /customer/_doc/1
{
"name": "John Doe"
}
點選 PUT 命令同行右邊的三角形，或者按住 ctrl + enter 確認，我們就完成了一次資料的建立。
然後輸入下面的命令檢視這條資料的詳情：
GET /customer/_doc/1
透過資料的儲存和檢視，我們可以差不多瞭解 es 中資料的操作方式是 restful 風格的，可以透過 GET、PUT、POST、DELETE 的方式來實現資料的增刪改查。
然後看一下我們透過 GET 方式獲得的資料情況，如下：
{
"_index" : "customer",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "John Doe"
}
}
在這個資料結構中，有一些東西是可以和 MySQL 等資料庫的結構對應起來的，比如 index 對應 MySQL 中的 database，type 對應 MySQL 中的 table，而 source 中的資料則對應於 MySQL 中一條條的資料。
但是 es 中 source 中的這些欄位，比如 name，可以不預先定義，也可以預先定義，這一點不同於 MySQL，es 甚至可以直接寫入值，es 會自動為其找到對應的欄位屬性從而定義。
比如我們前面 PUT 的這條資料，檢視 customer 這個資料庫 index 的結構，可以看到 es 根據值為其自動建立了屬性為 keyword。（es 中欄位的各個屬性我們後面再介紹）
怎麼檢視 es 中 index 各個欄位的屬性呢，比如 customer，如下操作：
GET /customer/_mapping
index 和 type 也一樣，如果建立資料的時候不存在，那麼 es 也會自動為我們建立相應的層級結構。
3、es 欄位介紹
es 中的欄位型別挺多的，一般計算機語言有的 es 中也有。
keyword
常用於儲存結構化內容，比如email地址，電話號碼，名稱等等
text
文字型別，常用於儲存大段文字，然後可以進行分詞搜尋等操作
integer
整數
long
浮點型資料
date
日期格式，比如 '2022-01-01 12:00:00'
boolean
布林型，true/false
陣列
es 中沒有單獨的陣列型別，但是當我們確定將某個欄位作為陣列之後，可以直接將其作為陣列使用，但是新增的元素必須是相同的，這個我們後面再介紹。
上面這些欄位的含義和使用，這裡只是做一個簡單的介紹，後面尤其是和 Python 連線使用的時候，我們再對其使用方法做具體詳細的介紹。
4、資料準備
在接下來的筆記中，我們將介紹 es 中各種搜尋操作，在此之前，我們這裡需要手動寫入一批資料，具體操作如下。
首先我們去獲取一個資料檔案，那上面有一批供我們查詢使用的資料，這個檔案之前在官方文件提供的 github 地址，我去看了下，已經不存在了，所以這裡我擷取一批資料還是放到名為 accounts.json 文件裡，文件等會兒我放在文章末尾，可供複製。
我們將這個檔案放在某個目錄下，然後當前目錄執行下面的語句匯入到我們在本地啟動的 es 中：
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"
然後進入 kibana，檢視所有資料庫，可以看到已經多了一個名為 bank 的資料庫：
GET /_cat/indices
這是 json 檔案的地址：accounts.json
下一篇筆記我們開始介紹 es 的搜尋。
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