文章目录
前言一、认识ElasticSearch1.正向索引和倒排索引2. MySql与ElasticSearc3.IK分词器
二、ES索引库操作1.mapping映射属性2.索引库的CRUD
三、ES文档库操作
前言
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene的搜索服务器。
一、认识ElasticSearch
1.正向索引和倒排索引
正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。 正排索引简单来说就是遍历全表，对逐条信息做模糊查询 倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。 倒排索引是ES的独有的特色，简单来说将要所搜的数据利用分词器拆分成一个个的词条，将词条和文档id组成一个文档： 倒排索引查询流程：
2. MySql与ElasticSearc
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性 Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算 Mysql与ElasticSearch的概念对比：
3.IK分词器
分词器的作用是创建倒排索引时对文档分词，当用户搜索时，对输入的内容分词；
IK分词器的两种模式：
ik_smart：智能切分，粗粒度；ik_max_word：最细切分，细粒度；
二、ES索引库操作
索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。
1.mapping映射属性
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
type：字段数据类型，常见的简单类型有：字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址)；index：是否创建索引，默认为true;analyzer：使用哪种分词器;properties：该字段的子字段。
2.索引库的CRUD
测试工具：PostMan 2.1创建索引库：PUT /索引库名 2.2查询索引库：GET /索引库名 2.3修改索引库（添加新字段）：PUT /索引库名/_mapping 倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。 虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
2.4删除索引库：DELETE /索引库名
三、ES文档库操作
3.1新增文档:POST /{索引库名}/_doc/文档id 新增文档内容与索引库内容保持一致
3.2查询文档:GET /{索引库名称}/_doc/{id} 3.3删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/id值 3.4全局查询:GET/{索引库名}/_search 3.5修改文档: 修改有两种方式： 全量修改：直接覆盖原来的文档PUT /{索引库名}/_doc/文档id
增量修改：修改文档中的部分字段POST /{索引库名}/_update/文档id
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