修改 conf\jvm.option 文件

-Xms340m

-Xmx340m

修改 conf\elasticsearch.yml 文件

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

network.host: 127.0.0.1

文件中一些重要的注释和配置选项：

http.cors.enabled: true 和 http.cors.allow-origin: "*"：启用跨域请求（CORS）功能，并允许所有来源的请求通过。
network.host: 127.0.0.1：将 Elasticsearch 绑定到本地主机上，只能在本地访问。
xpack.security.enabled: true：启用 Elasticsearch 的安全功能。
xpack.security.transport.ssl 和 xpack.security.http.ssl：指定用于加密和相互认证的 SSL 证书路径。
cluster.name：为集群指定名称。
node.name：为节点指定名称。
path.data 和 path.logs：分别指定数据和日志文件的存储路径。
bootstrap.memory_lock：锁定内存以提高性能。
network.host 和 http.port：分别指定网络接口地址和 HTTP 端口号。
discovery.seed_hosts 和 cluster.initial_master_nodes：设置集群发现和初始化节点的主节点列表。
action.destructive_requires_name：是否允许使用通配符删除索引。

这些注释和配置选项都是 Elasticsearch 配置文件中常见的设置，可根据实际需求进行调整。

启动 elasticsearch.bat、使用自带的 jdk

简介

搜索引擎原理

ES 优点

分布式的功能
数据高可用，集群高可用
API 更简单
API 更高级。
支持的语言很多
支持 PB 级别的数据
完成搜索的功能和分析功能

基于 Lucene，隐藏了 Lucene 的复杂性，提供简单的 API

ES 的性能比 HBase 高

搜索引擎原理

反向索引又叫倒排索引，是根据文章内容中的关键字建立索引。搜索引擎原理就是建立反向索引。 Elasticsearch 在 Lucene 的基础上进行封装，实现了分布式搜索引擎。 Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要，类似于 MySQL 中的数据库、表和行。 Elasticsearch 也是 Master-slave 架构，也实现了数据的分片和备份。 Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统。

作用

全文检索：

类似 select * from product where product_name like '%牙膏%'

类似百度效果（电商搜索的效果）
结构化搜索：

类似 select * from product where product_id = '1'
数据分析

类似 select count (*) from product

ES 的核心概念

index 索引（索引库）

index 类似于我们 Mysql 里面的一个数据库 create database user; 好比就是一个索引库

type 类型

类型是用来定义数据结构的

在每一个 index 下面，可以有一个或者多个 type，好比数据库里面的一张表。

相当于表结构的描述，描述每个字段的类型。

text类型会被分词器分词，keyword不会被分开

document：文档

文档就是最终的数据了，可以认为一个文档就是一条记录。

是 ES 里面最小的数据单元，就好比表里面的一条数据

Field 字段

类似关系型数据库中列的概念，一个 document 有一个或者多个 field 组成。

shard：分片

一台服务器，无法存储大量的数据，ES 把一个 index 里面的数据，分为多个 shard，分布式的存储在各个服务器上面。

replica：副本

一个分布式的集群，难免会有一台或者多台服务器宕机，如果我们没有副本这个概念。就会造成我们的 shard 发生故障，无法提供正常服务。

在 ES 集群中，我们一模一样的数据有多份，能正常提供查询和插入的分片我们叫做 primary shard，其余的我们就管他们叫做 replica shard（备份的分片）

当我们去查询数据的时候，我们数据是有备份的，它会同时发出命令让我们有数据的机器去查询结果，最后谁的查询结果快，我们就要谁的数据（这个不需要我们去控制，它内部就自己控制了）

总结

在默认情况下，我们创建一个库的时候，默认会帮我们创建 5 个主分片（primary shrad）和 5 个副分片（replica shard），所以说正常情况下是有 10 个分片的。

同一个节点上面，副本和主分片是一定不会在一台机器上面的，就是拥有相同数据的分片，是不会在同一个节点上面的。

所以当你有一个节点的时候，这个分片是不会把副本存在这仅有的一个节点上的，当你新加入了一台节点，ES 会自动的给你在新机器上创建一个之前分片的副本。

ES 的相关命令

PUT 类似于 SQL 中的增

DELETE 类似于 SQL 中的删

POST 类似于 SQL 中的改

GET 类似于 SQL 中的查

PUT /aura_index

用于创建一个名为 "aura_index" 的索引。具体来说，该请求会在 Elasticsearch 中创建一个新的索引，并将其设置为默认类型

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "aura_index"
}

acknowledged：表示该操作是否被集群中的所有节点都接受和处理。
shards_acknowledged：表示分片是否已确认该操作。如果所有分片都确认了该操作，则值为 true。如果某些分片未能确认该操作，则值为 false。
index：表示刚刚创建的索引的名称。

GET _cat/indices

返回yellow open aura_index 87wIbbg-Q_mLLFadvLbfsw 1 1 0 0 225b 225b

当您在 Elasticsearch 环境中执行 "_cat/indices" 命令时，它将返回一个表格，其中包含有关所有索引的信息。下面是一些常见参数的含义：

health：该索引的健康状况。可以是 green、yellow 或 red 中的任何一个。green 表示所有分片都可用，yellow 表示所有主分片可用但不是所有副本分片都可用，red 表示至少有一个主分片不可用。
status：该索引的状态。可以是 open 或 closed 中的任何一个。open 表示该索引可写入和查询，closed 表示该索引只能查询。
index：该索引的名称。
uuid：该索引的唯一标识符。
pri：该索引的主分片数量。
rep：该索引的副本分片数量。
docs.count：该索引中文档的数量。
docs.deleted：该索引中已被标记为删除的文档数量。
store.size：该索引占用的存储空间大小。
pri.store.size：该索引主分片占用的存储空间大小。

DELETE /aura_index

删除一个 aura_index 的 index 库

需要注意的是，删除操作不可逆，一旦执行，就无法恢复删除的数据

ES 的 CURD 操作

新增

PUT /ecommerce/_doc/1
{
  "id": "987654321",
  "name": "华为 P50 Pro",
  "description": "华为（HUAWEI）P50 Pro 4G手机 8GB+128GB 芝士金",
  "category": ["电子产品", "手机"],
  "price": 6988,
  "brand": "华为",
  "color": "芝士金",
  "created_at": "2023-04-14T15:35:36.924Z"
}

响应数据

{
  "_index": "ecommerce",
  "_id": "1",
  "_version": 3,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

表示新增成功

根据 mapping 创建索引和类型

PUT /test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type": "integer"
      },
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

查询

GET /ecommerce/_doc/1

响应,当found=false时表示未找到

{
  "_index": "ecommerce",
  "_id": "1",
  "_version": 3,
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "id": "987654321",
    "name": "华为 P50 Pro",
    "description": "华为（HUAWEI）P50 Pro 4G手机 8GB+128GB 芝士金",
    "category": ["电子产品", "手机"],
    "price": 6988,
    "brand": "华为",
    "color": "芝士金",
    "created_at": "2023-04-14T15:35:36.924Z"
  }
}

删除

DELETE /ecommerce/_doc/1

{
  "_index": "ecommerce",
  "_id": "1",
  "_version": 4,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 3,
  "_primary_term": 1
}

更新

POST 和 PUT 都可以更新

POST的方式进行修改数据，POST是局部更新数据，别的数据不动。PUT是全局更新,修改单个字段的值一定要用 POST

POST /ecommerce/_doc/1
{
    "id": "987654321",
    "name": "华为 P80 Pro",
    "description": "华为（HUAWEI）P50 Pro 4G手机 8GB+128GB 芝士金",
    "category": [
      "电子产品",
      "手机"
    ],
    "price": 6988,
    "brand": "华为",
    "color": "芝士金",
    "created_at": "2023-04-14T15:35:36.924Z"
  }

再次新增两条数据

POST /ecommerce/_doc/1
{
    "id": "787654321",
    "name": "小米",
    "description": "小米手机 8GB+128GB 芝士金",
    "category": [
      "电子产品",
      "手机"
    ],
    "price": 3000,
    "brand": "小米",
    "color": "芝士金",
    "created_at": "2023-04-15T15:35:36.924Z"
  }

POST /ecommerce/_doc/1
{
    "id": "787654321",
    "name": "苹果",
    "description": "苹果手机 8GB+128GB 芝士金",
    "category": [
      "电子产品",
      "手机"
    ],
    "price": 8999,
    "brand": "苹果",
    "color": "芝士金",
    "created_at": "2023-04-15T15:35:36.924Z"
  }

查询所有的数据

match_all 匹配所有

GET ecommerce/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

响应

{
  "took": 0,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 3,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "ecommerce",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "787654321",
          "name": "苹果",
          "description": "苹果手机 8GB+128GB 芝士金",
          "category": ["电子产品", "手机"],
          "price": 8999,
          "brand": "苹果",
          "color": "芝士金",
          "created_at": "2023-04-16T15:35:36.924Z"
        }
      },
      {
        "_index": "ecommerce",
        "_id": "3",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "987654321",
          "name": "华为 P80 Pro",
          "description": "华为（HUAWEI）P50 Pro 4G手机 8GB+128GB 芝士金",
          "category": ["电子产品", "手机"],
          "price": 10000,
          "brand": "华为",
          "color": "芝士金",
          "created_at": "2023-04-14T15:35:36.924Z"
        }
      },
      {
        "_index": "ecommerce",
        "_id": "2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "787654321",
          "name": "小米",
          "description": "小米手机 8GB+128GB 芝士金",
          "category": ["电子产品", "手机"],
          "price": 3000,
          "brand": "小米",
          "color": "芝士金",
          "created_at": "2023-04-15T15:35:36.924Z"
        }
      }
    ]
  }
}

解释：

took: 查询执行所需的时间（以毫秒为单位）。
timed_out: 如果查询超时，则为 true；如果未超时，则为 false。
_shards: 有关查询分片的信息。"total" 属性指示查询涉及到的分片总数，"successful" 属性表示成功查询的分片数，"skipped" 表示跳过的分片数，而 "failed" 属性表示失败的分片数。
hits: 包含有关查询结果的信息。"total" 属性指示匹配文档的总数，"max_score" 指示最高得分，"hits" 则包含所有匹配文档的详细信息。
对于每个匹配文档，"_index" 属性指示该文档所在的索引，"_id" 属性则是该文档的 ID，"_score" 属性则是该文档与查询的匹配得分。"_source" 属性包含该文档的实际内容，其中包括 ID、名称、描述、类别、价格、品牌、颜色和创建日期等属性。
如果查询未返回任何结果，则 "total" 属性的 "value" 值将为 0，且 "relation" 值将为 "eq"。

DSL 语言

DSL（Domain Specific Language）是 Elasticsearch 中用于查询和筛选文档的语言。它基于 JSON 语法，并包含一组特定的查询语句和过滤器，可以执行以下操作：

匹配查询：比较指定字段与指定值，查找匹配项。
多字段查询：在多个字段中搜索指定值。
范围查询：检索指定范围内的数据（例如，价格在某个区间内）。
前缀查询：在一个或多个字段中匹配以指定前缀开头的所有条目。
通配符查询：使用 * 或 ? 等通配符匹配一定模式的数据。
正则表达式查询：使用正则表达式匹配数据。
模糊查询：在指定字段中查找与给定单词相似的文本。
短语查询：查找包含完整短语的文本。
过滤器查询：仅返回满足特定条件的文档。
分页查询：将结果分为多个页面进行查询。
排序查询：按指定属性对结果进行排序。
聚合查询：对数据进行统计、分组或其他聚合操作。

搜索引擎原理​

搜索引擎原理​

作用​

ES 的核心概念

index 索引（索引库）​

type 类型​

document：文档​

Field 字段​

shard：分片​

replica：副本​

总结​

ES 的相关命令

PUT /aura_index​

GET _cat/indices​

DELETE /aura_index​

ES 的 CURD 操作

新增​

查询​

删除​

更新​

再次新增两条数据​

查询所有的数据​

DSL 语言

搜索引擎原理

搜索引擎原理

作用

index 索引（索引库）

type 类型

document：文档

Field 字段

shard：分片

replica：副本

总结

PUT /aura_index

GET _cat/indices

DELETE /aura_index

新增

查询

删除

更新

再次新增两条数据

查询所有的数据