我要评论本系列 es 教程详细参考了 尚硅谷 的 es 教材文档, 后续文章不再说明.
一. 为什么要用 es
elaticsearch，简称为 es， es 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 elastic stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上 百台服务器，处理pb 级别的数据。
一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表， 如果数据量大的话即使对 sql 的语法优化，也收效甚微。 建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。
全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的 次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反 馈给用户的检索方式。 这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程
一.一 es 与 solr 对比
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总结他们的每个属性。
- 由于易于使用，elasticsearch 在新开发者中更受欢迎。一个下载和一个命令就可以启动 一切。
- 如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，elasticsearch 是更好的选择
- 如果需要分布式索引，则需要选择 elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和以及性能分 布式环境，elasticsearch 是更好的选择。
- elasticsearch 在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在 elasticsearch 中索引它 们的日志以使其可搜索。
- 如果你喜欢监控和指标，那么请使用 elasticsearch，因为相对于 solr，elasticsearch 暴露 了更多的关键指标
二. 下载安装和使用
二.一 下载
官方网址是: https://www.elastic.co/cn/
下载地址是: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
我们使用 7.8.0 的版本
下载地址是: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-8-0
下载其它版本的话，将后面的版本号修改一下即可.
老蝴蝶这儿，下载 windows 版本的.
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-chae60ug-1680751790064)(images/image-20230406110023600.png)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420386982.jpg)
二.二 安装和目录介绍
将下载的文件进行解压即可， 解压后即安装完毕.
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-muh5fn42-1680751790065)(images/image-20230406110648150.png)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420405981.jpg)
目录结构:
| 目录 | 含义 |
|---|---|
| bin | 可执行脚本文件， 启动脚本是: elasticsearch.bat |
| config | 配置目录 主要是: elasticsearch.yml jvm.options |
| data | es 数据目录 里面有 nodes 目录存储数据 |
| jdk | 内置的 jdk 目录， 如果 本地 配置了 jave_home, 会优先使用本地的. |
| lib | 程序运行的类库 |
| logs | 日志目录 |
| modules | 模块目录 |
| plugins | 插件目录， 如 ik 分词器 要放在这下面 |
二.三 启动验证
进入 bin 文件夹目录， 点击 elasticsearch.bat 文件即可启动 es 服务
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-l8w6izae-1680751790065)(images/image-20230406110736204.png)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420416266.jpg)
启动过程中:
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z0bgfjfk-1680751790065)(images/image-20230406110803316.png)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420425078.jpg)
9300 端口为elasticsearch 集群间组件的通信端口， 9200 端口为浏览器访问的 http 协议restful 端口
打开浏览器， http://localhost:9200/
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sn4vejhy-1680751790066)(images/image-20230406110906045.png)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420449220.jpg)
二.三.一 启动小问题解决
- elasticsearch 是使用 java 开发的，且 7.8 版本的 es 需要 jdk版本 1.8 以上，默认安装 包带有 jdk 环境，
如果系统配置 java_home，那么使用系统默认的 jdk，如果没有配 置使用自带的jdk，一般建议使用系统配置的 jdk
- 双击启动闪退， 提示空间不足:
找到 config/jvm.options 配置文件
# 设置 jvm 初始内存为 1g。此值可以设置与-xmx 相同，以避免每次垃圾回收完成后 jvm 重新分配内存
# xms represents the initial size of total heap space # 设置 jvm 最大可用内存为 1g
# xmx represents the maximum size of total heap space
-xms1g
-xmx1g
三. es 的常用概念与 mysql 等关系型数据库的对应
核心概念有 ， 索引 ，类型， 文档， 字段， 映射， 分片，副本， 分配等.
三.一 概念
三.一.一 索引 （index）
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。
比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。
一个索引由一个名字来标识（必 须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时 候，都要使用到这个名字。
在一个集群中，可以定义任意多的索引。能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度。
elasticsearch 索引的精髓：一切设计都是为了提高搜索的性能。
三.一.二 类型 （type）
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。
一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具 有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本，类型发生了不同的变化
你可以理解为， 关系型数据库的表.
| 版本 | type |
|---|---|
| 5.x | 支持多种 type |
| 6.x | 只能有一种 type |
| 7.x | 默认不再支持自定义索引类型（默认类型为：_doc） |
三.一.三 文档 (document)
一个文档是一个可被索引的基础信息单元，也就是一条数据
比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。
文档以 json（javascript object notation）格式来表示，而 json是一个 到处存在的互联网数据交互格式。
在一个 index/type 里面，你可以存储任意多的文档。
三.一.四 字段 field
相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。
三.一.五 映射 mapping
一个索引库里面的文档， 可以是不同格式的，包括字段也可以不同， 但最好加一些映射关系，指定 数据类型等，便于更快的查询。
mapping 是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如：某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等
这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es 里面数据的一 些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，
因此才需要建立映射， 并且需要思考如何建立映射才能对性能更好
三.一.六 分片 shards
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有 10 亿文档数据的索引占据 1tb 的磁盘空间，
而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处 理搜索请求，响应太慢。
为了解决这个问题，elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力， 每一份就称之为分片。
当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分 片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点 上
分片很重要，主要有两方面的原因：
1）允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
2）允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由 elasticsearch 管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。被混淆的概念是，一个 lucene 索引 我们在 elasticsearch 称作 分片 。 一个elasticsearch 索引 是分片的集合。
当 elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询 到每一个属于索引的分片(lucene 索引)，然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集
三.一.七 副本 replicas
在一个网络 / 云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，
这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是 强烈推荐的。
为此目的，elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复 制分片(副本)。
复制分片之所以重要，有两个主要原因：
- 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不 与 原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
- 扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制 0 次（意思是没有复制）或多次。
一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主 分片的拷贝）之别。
分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可 以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下， elasticsearch 中的每个索引被分片 1 个主分片和 1 个复制，这意味着，如果你的集群中至少 有两个节点，
你的索引将会有 1 个主分片和另外 1 个复制分片（1 个完全拷贝），这样的话 每个索引总共就有 2 个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数
三.一.八 分配 allocation
将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由master 节点完成的。
三.二 与关系型 数据库的类比
![[外链图片转存中...(img-gjsmtt5p-1680751790066)]](https://images.3wcode.com/3wcode/20240802/b_0_202408020420459505.jpg)
谢谢您的观看，如果喜欢，请关注我，再次感谢 !!!
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