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1. ES 基礎一網打盡
1.1 ES定義
ES=elaticsearch簡寫， Elasticsearch是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據；本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的數據。
Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
1.2 Lucene與ES關系？
1）Lucene只是一個庫。想要使用它，你必須使用Java來作為開發語言并將其直接集成到你的應用中，更糟糕的是，Lucene非常復雜，你需要深入了解檢索的相關知識來理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
1.3 ES主要解決問題：
1）檢索相關數據；
2）返回統計結果；
3）速度要快。
1.4 ES工作原理
當ElasticSearch的節點啟動后，它會利用多播(multicast)(或者單播，如果用戶更改了配置)尋找集群中的其它節點，并與之建立連接。這個過程如下圖所示： 
1.5 ES核心概念
1）Cluster：集群。
ES可以作為一個獨立的單個搜索服務器。不過，為了處理大型數據集，實現容錯和高可用性，ES可以運行在許多互相合作的服務器上。這些服務器的集合稱為集群。
2）Node：節點。
形成集群的每個服務器稱為節點。
3）Shard：分片。
當有大量的文檔時，由于內存的限制、磁盤處理能力不足、無法足夠快的響應客戶端的請求等，一個節點可能不夠。這種情況下，數據可以分為較小的分片。每個分片放到不同的服務器上。
當你查詢的索引分布在多個分片上時，ES會把查詢發送給每個相關的分片，并將結果組合在一起，而應用程序并不知道分片的存在。即：這個過程對用戶來說是透明的。
4）Replia：副本。
為提高查詢吞吐量或實現高可用性，可以使用分片副本。
副本是一個分片的精確復制，每個分片可以有零個或多個副本。ES中可以有許多相同的分片，其中之一被選擇更改索引操作，這種特殊的分片稱為主分片。
當主分片丟失時，如：該分片所在的數據不可用時，集群將副本提升為新的主分片。
5）全文檢索。
全文檢索就是對一篇文章進行索引，可以根據關鍵字搜索，類似于mysql里的like語句。
全文索引就是把內容根據詞的意義進行分詞，然后分別創建索引，例如”你們的激情是因為什么事情來的” 可能會被分詞成：“你們“，”激情“，“什么事情“，”來“ 等token，這樣當你搜索“你們” 或者 “激情” 都會把這句搜出來。
1.6 ES數據架構的主要概念（與關系數據庫Mysql對比）
（1）關系型數據庫中的數據庫（DataBase），等價于ES中的索引（Index）
（2）一個數據庫下面有N張表（Table），等價于1個索引Index下面有N多類型（Type），
（3）一個數據庫表（Table）下的數據由多行（ROW）多列（column，屬性）組成，等價于1個Type由多個文檔（Document）和多Field組成。
（4）在一個關系型數據庫里面，schema定義了表、每個表的字段，還有表和字段之間的關系。 與之對應的，在ES中：Mapping定義索引下的Type的字段處理規則，即索引如何建立、索引類型、是否保存原始索引JSON文檔、是否壓縮原始JSON文檔、是否需要分詞處理、如何進行分詞處理等。
（5）在數據庫中的增insert、刪delete、改update、查search操作等價于ES中的增PUT/POST、刪Delete、改_update、查GET.
1.7 ELK是什么？
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后臺分布式存儲以及全文檢索
logstash: 日志加工、“搬運工”
kibana：數據可視化展示。
ELK架構為數據分布式存儲、可視化查詢和日志解析創建了一個功能強大的管理鏈。 三者相互配合，取長補短，共同完成分布式大數據處理工作。
2. ES特點和優勢
1）分布式實時文件存儲，可將每一個字段存入索引，使其可以被檢索到。
2）實時分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多個分片，每個分片可有零個或多個副本。集群中的每個數據節點都可承載一個或多個分片，并且協調和處理各種操作；
負載再平衡和路由在大多數情況下自動完成。
3）可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的結構化或非結構化數據。也可以運行在單臺PC上（已測試）
4）支持插件機制，分詞插件、同步插件、Hadoop插件、可視化插件等。
3、ES性能
3.1 性能結果展示
（1）硬件配置：
CPU 16核 AuthenticAMD
內存 總量：32GB
硬盤 總量：500GB 非SSD
（2）在上述硬件指標的基礎上測試性能如下：
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每個文檔大小：40B/docs）
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）
3）構建索引大小： 3.30111 GB
4）總寫入量： 20.2123 GB
5）測試總耗時： 28m 54s.
3.2必要的Head、kibana、IK（中文分詞）、graph等插件的詳細安裝和使用。?
http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html
4、Elasticsearch增、刪、改、查操作深入詳解
S Restful API GET、POST、PUT、DELETE、HEAD含義：?
1）GET：獲取請求對象的當前狀態。?
2）POST：改變對象的當前狀態。?
3）PUT：創建一個對象。?
4）DELETE：銷毀對象。?
5）HEAD：請求獲取對象的基礎信息。
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以上表為依據，?
ES中的新建文檔（在Index/type下）相當于Mysql中（在某Database的Table）下插入一行數據。
4.1新建文檔（類似mysql insert插入操作）
http://localhost:9200/blog/ariticle/1 put { "title":"New version of Elasticsearch released!", "content":"Version 1.0 released today!", "tags":["announce","elasticsearch","release"] }
創建成功如下顯示：
{- "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "1 -d", - "_version": 1, - "_shards": {- "total": 2,- "successful": 1,- "failed": 0 - }, - "created": true}
4.2 檢索文檔（類似mysql search 搜索select*操作）
http://localhost:9200/blog/ariticle/1/?GET
檢索結果如下：
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{- "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "1", - "_version": 1, - "found": true, - "_source": {- "title": "New version of Elasticsearch released!",- "content": "Version 1.0 released today!",- "tags": [- "announce"- ,- "elasticsearch"- ,- "release"- ] - }}
如果未找到會提示：
{- "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "11", - "found": false}
查詢全部文檔如下：?
具體某個細節內容檢索，?
查詢舉例1：查詢cotent列包含版本為1.0的信息。?
http://localhost:9200/blog/?
_search?pretty&q=content:1.0
{- "took": 2, - "timed_out": false, - "_shards": {- "total": 5,- "successful": 5,- "failed": 0 - }, - "hits": {- "total": 1,- "max_score": 0.8784157,- "hits": [- {- "_index": "blog",- "_type": "ariticle",- "_id": "6",- "_score": 0.8784157,- "_source": {- "title": "deep Elasticsearch!",- "content": "Version 1.0!",- "tags": [- "deep"- ,- "elasticsearch"- ]- }- }- ] - }}
查詢舉例2：查詢書名title中包含“enhance”字段的數據信息：?
[root@5b9dbaaa1a ~]# curl -XGET 10.200.1.121:9200/blog/ariticle/_search?pretty -d ‘
> { "query" : {
> "term" :
> {"title" : "enhance" }
> }
> }'
{"took" : 189,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.8784157,"hits" : [ {"_index" : "blog","_type" : "ariticle","_id" : "4","_score" : 0.8784157,"_source" : {"title" : "enhance Elasticsearch!","content" : "Version 4.0!","tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]}}, {"_index" : "blog","_type" : "ariticle","_id" : "5","_score" : 0.15342641,"_source" : {"title" : "enhance Elasticsearch for university!","content" : "Version 5.0!","tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]}} ]}
} 查詢舉例3：查詢ID值為3,5,7的數據信息：?
[root@5b9dbaaa148a ~]# curl -XGET 10.200.1.121:9200/blog/ariticle/_search?pretty -d
{ "query" : {
"terms" :
{"_id" : [ "3", "5", "7" ] }
}
}'
{"took" : 5,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 0.19245009,"hits" : [ {"_index" : "blog","_type" : "ariticle","_id" : "5","_score" : 0.19245009,"_source" : {"title" : "enhance Elasticsearch for university!","content" : "Version 5.0!","tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]}}, {"_index" : "blog","_type" : "ariticle","_id" : "7","_score" : 0.19245009,"_source" : {"title" : "deep Elasticsearch for university!","content" : "Version 2.0!","tags" : [ "deep", "elasticsearch", "university" ]}}, {"_index" : "blog","_type" : "ariticle","_id" : "3","_score" : 0.19245009,"_source" : {"title" : "init Elasticsearch for university!","content" : "Version 3.0!","tags" : [ "initialize", "elasticsearch" ]}} ]}
} 4.3、更新文檔（類似mysql update操作）
http://localhost:9200/blog/ariticle/1/_update/ POST
{“script”:”ctx._source.content = \”new version 2.0 20160714\”“}
更新后結果顯示：?
{“_index”: “blog”, “_type”: “ariticle”, “_id”: “1”, “_version”: 2, “_shards”: { ”total”: 2, “successful”: 1, “failed”: 0 } }
查詢&驗證更新后結果：（對比可知，版本號已經更新完畢）?
http://localhost:9200/blog/ariticle/1/
{- "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "1", - "_version": 2, - "found": true, - "_source": {- "title": "New version of Elasticsearch released!",- "content": "new version 2.0 20160714",- "tags": [- "announce"- ,- "elasticsearch"- ,- "release"- ] - }}
4.4、刪除文檔（類似mysql delete操作）
http://localhost:9200/blog/ariticle/8/回結果
{- "found": true, - "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "8", - "_version": 2, - "_shards": {- "total": 2,- "successful": 1,- "failed": 0 - }}
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參考：Elasticsearch增、刪、改、查操作深入詳解
參考：Elasticsearch學習，請先看這一篇！
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