前言
由于最近在項目中接觸使用到了ElasticSearch，從本篇博客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、高級查詢、中文分詞器、與SpringBoot集成進行接口開發等相關知識。
ElasticSearch簡述
如果大家接觸過大數據的話，相信大家或多或少的聽說過ELK。ELK是目前非常主流的用于網站監控，流量監控，日志監控，集中日志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通過把日志收集到ElasticSearch中，進行儲存，kibana負責可視化的展現結果。
說白了，ElasticSearch就是一款大數據搜索引擎，那么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領域的搜索引擎鼻祖，是一個比較底層的東西，需要深厚的搜索理論基礎才可以掌握，比較復雜（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，屏蔽復雜性，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區，比較穩定，但是隨著數據量越來越大，對實時性要求越來越高，Solr的搜索效率在下降，而ElasticSearch卻沒有明顯的變化。因此ElasticSearch非常適合實時搜索的應用。（比如大名鼎鼎的Github的站內實時搜索就在應用ES）
另外，由于ElasticSearch提供了簡單易用的Restful API，輕松的橫向擴展機制（說白了，可以通過加機器來擴展容量），能支持PB級別的結構化或非結構化數據處理，具有強大的分布式儲存能力。
ElasticSearch的安裝
安裝比較簡單，下載地址是：
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
下載后直接解壓，運行即可。
注意上面的方式是單實例的安裝，那么分布式安裝呢？
其實，對于分布式安裝，無非注意下面幾個配置要點：
指明誰是master，誰是slave，集群的名字，節點啟動的端口（特別是在同一臺機器上模擬分布式）。
幾個重要的基礎概念
索引，含有相同屬性的文檔集合。
類型，索引可以定義一個或者多個類型，文檔必須屬于一個類型。
文檔，文檔是可以被索引的基本數據單位。
看起來，比較繞，我們用類比的思路來理解：
索引相當于database，類型相當于table，文檔相當于一條記錄，文檔Document是es里面最小的儲存單位。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個高級概念，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。
假設索引的數據很大，就會造成硬盤的壓力很大，同時搜索速度也會出現瓶頸。那么可以將索引分成多個分片，從而分攤壓力。分片的同時，還可以允許用戶進行水平擴展和拆分，進行分布式的儲存，從而提高搜索的效率。
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在默認創建索引時，會創建5個分片，一個備份。
假設我們的es是一個master，2個slave，創建索引時，走的默認配置（5個分片，1個備份）,那么圖示如下：
圖中標綠顏色的是主分片，其他是備份的分片。
創建ES索引、類型
本文前面提到es提供了簡單易用的Restful API來操作索引／類型／文檔，下面介紹下基本格式：
API基本格式? http://ip:port/索引/類型/文檔id
http常用方法 get/put/post/delete
下面，我們演示一下利用postman來創建一個索引和類型：
好了，本篇博客就介紹到這里，下一篇博客再來給大家介紹文檔的增刪改查操作等。
see u next time~
張豐哲
2018.11.10
