Elastic Search

https://www.bilibili.com/video/av21943111/?spm_id_from=333.788.videocard.3

Elastic Search 简称ES,支持PB级的结构化或者非结构化数据处理；

（一）ES 单实例的安装

1. 下载链接：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.2.tar.gz

2.tar -zxvf 解压下载的tar.gz 包

3.进入解压后的elasticsearch目录中，进入bin 目录

4. ./elasticsearch 启动默认端口9200

安装插件head 提供友好的web 界面（需要node 环境>6.0）：

1.GitHub 查找 elasticsearch-head 进行下载

2.进入解压后的目录执行 npm install

3.修改elasticsearch 安装目录下 config目录下的 elasticsearch.yml

4.添加跨域请求配置：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

5.npm run start 启动head

---------至此，单示例的安装就算完成了

（二）ES 集群部署的安装：

集群部署的安装主要是操作config 目录下的 elasticsearch.yml 文件

我们首先看master 的配置：

#配置cluster 名字
cluster.name: iscys
#节点的名字
node.name: master
#表明当前的节点是master
node.master: true
#绑定的端口，默认9200
network.host: 127.0.0.1

我们看slave 的配置：

#名字要与主节点一致(集群这个名字都要一致)
cluster.name: iscys
#节点的名字
node.name: slave
network.host: 127.0.0.1

#端口
http.port: 8200
#用于发现主节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

****注意：在Linux 中安装运行，必须是非root 用户并且文件夹所属也是该用户,使用chown 进行文件所属的修改

　　常见报错解决方案：

　　http://blog.itpub.net/15498/viewspace-2149328/

Elastic Search 索引是反向索引又叫倒排索引，根据文章内容中关键字进行建立索引

主要要了解索引类型文档这三个模型概念

索引是用于存放数据的地方，可以用来理解为mysql中的一个数据库

类型是用于定义数据结构的，可以理解为mysql 的一张表，类型我们可以通过Mapping 来定义每个字断的类型

文档就说最终的数据

-----

API 基本格式：

http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档ID>

使用postman进行索引类型的创建 put 请求 127.0.0.1:9200/book

{
    "settings":{
        "number_of_shards": 3,//分片数
        "number_of_replicas":1//副本数
    }
    ,
    "mappings":{
        "books" :{
            "properties":{
                "id":{
                    "type":"integer"//in t
                },
                "name":{
                    "type":"text"
                },
                "author":{
                    "type":"text"
                },
                "country":{
                    "type":"keyword"//改字段不会被切分
                },
                "date":{
                    "type":"date",
                    "format":"yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                }
            }
        }
    }
}

经过上面操作就会在es 中添加book的索引以及索引类型的映射books；

Rest API 操作(基于SpringBoot)：

pom 文件：

 <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.5.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.5.2</version>
        </dependency>

2.配置client 端：

 @Bean
    public TransportClient esClient(){
        InetSocketTransportAddress address =new
                InetSocketTransportAddress(new InetSocketAddress("127.0.0.1",9300));
        Settings settings =Settings.builder().put("cluster.name","iscys").build();
            TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);
            client.addTransportAddress(address);
            return client;
    }

3.构造添加es 文档信息api：返回文档唯一ID

 　　　　Books books =new Books();
        books.setAuthor("iscys");
        books.setCountry("运城");
        books.setDate(new Date().getTime());
        books.setId(2);
        books.setName("武侠小说");
        byte[] bytes = bi.writeValueAsBytes(books);
        IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("book", "books").setSource(bytes, XContentType.JSON).get();
        String id = indexResponse.getId();
        System.out.println(id);

4.查询这个是重点，需要一步一步的挖掘:->具体请看--->https://juejin.im/post/5b7fe4a46fb9a019d92469a9#heading-17

查询主要使用的是 QueryBuilders 进行构建查询器，然后指定索引以及类型进行查询

（1). 查询所有的文档(match_all)：

 //预查询指定索引
        SearchRequestBuilder search = client.prepareSearch("book");
        //构建一个匹配所有的文档的查询器
        MatchAllQueryBuilder match_all = QueryBuilders.matchAllQuery();
        System.out.println(match_all);
        SearchResponse books = search
                .setTypes("books")
                .setQuery(match_all)//指定查询器
                .get();
        System.out.println(books.toString());