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一、Elasticsearch(ES)介绍
1.为什么需要单独的搜索服务
用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。
而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。
面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术Elasticsearch。
2.全文检索
全文检索：类似于百度、google等搜索引擎，输入一个内容，可以很快速的搜索出和内容相关的其他内容，速度快，性能高，查询范围大。
检索及搜索及查询
数据库查询
数据库查询其实就是使用select * from xxx 查询数据库数据。
数据库查询问题
问题1
问题2
通过上述的案例，我们知道使用数据库查询数据存在性能低、功能弱等问题，在大数据量的情况下，这些问题将制约搜索操作，而这些问题可以使用倒排索引来解决这些问题，从而提高搜索效率。
倒排索引
例如：
静夜思
床前明月光，疑是地上霜。 举头望明月，低头思故乡。
水调歌头
明月几时有？把酒问青天。不知天上宫阙，今夕是何年。我欲乘风归去，又恐琼楼玉宇，高处不胜寒。起舞弄清影，何似在人间。转朱阁，低绮户，照无眠。不应有恨，何事长向别时圆？人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。但愿人长久，千里共婵娟。”
使用倒排索引操作
但是使用倒排索引，value的内容将会非常的多，所以可以对其进行优化，在value中存储内容的唯一标识即可。
倒排索引：将各个文档中的内容，进行分词，形成词条。然后记录词条和数据的唯一标识（id）的对应关系，形成的产物，查询时可以根据分好的词查询到对应数据的唯一标识，然后查询到数据。
3.Elasticsearch简介
官网:Elastic — 搜索 AI 公司 | Elastic
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器引擎(软件)。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎(软件)，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(软件)。类似的还有solr。
Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK（日志分析）技术栈。(现在称之为Elastic Stack:ELK Stack：Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash | Elastic)
1.Elasticsearch的特点
分布式，无需人工搭建集群（天生就是集群的）（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。（但还是不同步的）
2.应用场景
搜索：海量数据的查询
日志数据分析
实时数据分析
扩展：solr和Elasticsearch的区别：
es基本是开箱即用，非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢
Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。
Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。
Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑
Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；
ES建立索引慢，即实时性查询快，用于facebook、新浪等搜索。
Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。
Elasticsearch和Mysql的分工：
Elasticsearch：主要负责大数据量的查操作。
Mysql：主要负责增、删、改、少量数据的查操作。
3.ElasticSearch数据的存储和搜索原理
数据存储原理
搜索原理
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于存储、检索和分析海量数据。下面是Elasticsearch版本5、6和7之间的主要区别：
功能增强：每个新的Elasticsearch版本都引入了新的功能和改进。例如，Elasticsearch 6引入了一种新的分布式均衡策略，以提高集群的性能和稳定性。Elasticsearch 7引入了Elasticsearch警报和报告功能，还改进了安全性功能。
性能优化：随着每个版本的发布，Elasticsearch致力于改进性能和吞吐量。例如，Elasticsearch 5引入了更好的字段数据类型和聚合性能，Elasticsearch 6引入了更高效的搜索和索引算法，而Elasticsearch 7进一步提升了性能，并改进了索引和搜索速度。
安全性增强：Elasticsearch在每个版本中都加强了安全性。例如，Elasticsearch 5引入了内置的X-Pack安全功能，用于身份验证和访问控制。Elasticsearch 6引入了TLS加密和重要配置更改，Elasticsearch 7引入了更强大的角色和权限管理。
API更改：每个版本中的Elasticsearch API可能会有一些细微的更改或调整。这可能需要更新现有的应用程序代码以适应新的API。因此，在升级Elasticsearch版本时，需要仔细阅读版本发布说明和文档，以了解API的变更情况。
兼容性：由于不同版本之间的API和功能变化，升级Elasticsearch版本可能需要进行一些工作。尤其是从较旧的版本升级到较新的版本时，需要进行彻底的测试和计划。
总的来说，随着每个新版本的发布，Elasticsearch不断改进其功能、性能和安全性。因此，了解每个版本的变化对于确定升级策略和利用新功能非常重要。在进行升级之前，建议查阅Elasticsearch的官方文档，并根据特定的用例和需求评估哪个版本最适合你的环境。
二、Elasticsearch(ES)安装
1、拉取镜像
docker pull elasticsearch:7.4.0
查看镜像
2、创建目录并给目录赋权
3、创建并编辑配置文件
写入以下内容
# 可访问 IPhttp.host: 0.0.0.0# 跨域http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"
startEs.sh
写入以下内容
docker run --name es-7.4.0 \
--restart=always \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms84m -Xmx256m" \
-v /usr/local/docker/es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /usr/local/docker/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /usr/local/docker/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.0
给配置文件赋权
4、 开放防火墙端口9200、9300
5、开放服务器端口
6、启动ES
三、安装Kibana
1、准备工作
cd /usr/local/docker/
mkdir kibana
cd kibana/
mkdir config
cd config/
2、创建配置和脚本
vim kibana.yml
# 主机地址，可以是 ip, 主机名server.host: 0.0.0.0# 提供服务的端口，监听端口server.port: 5601# kibana 访问 es 服务器的 URL, 就可以有多个，以逗号 "," 隔开elasticsearch.hosts: [ "http://服务器ip:9200" ]
cd ../
vim startKibana.sh
docker run -d \
--name kibana-7.4.0 \
--restart=always \
-p 5601:5601 \
-e TZ="Asia/Shanghai" \
-v /usr/local/docker/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml \
kibana:7.4.0
chmod -R 700 startKibana.sh
./startKibana.sh
docker ps
3、服务器放端口访问
5601
四、安装ik分词器
1、安装包解压和删除安装包
安装解压工具
解压缩zip文件
删除zip安装包
2、重启es
查看是否重启成功
3、 测试ik分词库是否成功
