ElasticSearch基础
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ElasticSearch基础相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1. 什么是RestFul
REST : 表现层状态转化(Representational State Transfer)，如果一个架构符合REST原则，就称它为 RESTful 架构风格。
资源: 所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息
表现层 :我们把"资源"具体呈现出来的形式，叫做它的"表现层"(Representation)。
状态转化(State Transfer):如果客户端想要操作服务器，必须通过某种手段，让服务器端发生"状态转 化"(State Transfer)。而这种转化是建立在表现层之上的，所以就是"表现层状态转化"。REST原则就是指一个URL代表一个唯一资源，并且通过HTTP协议里面四个动词:GET、POST、PUT、DELETE对应四种服务器端的基本操作: GET用来获取资源，POST用来添加资源(也可以用于更新资源)，PUT用来更新资源，DELETE用来删除资源。
2. 什么是全文检索
全文检索是计算机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。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
全文检索（Full-Text Retrieval(检索)）以文本作为检索对象，找出含有指定词汇的文本。全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。
关于全文检索，我们要知道：
1. 只处理文本。
2. 不处理语义。
3. 搜索时英文不区分大小写。
4. 结果列表有相关度排序。
3. 什么是ElasticSearch
ElasticSearch 简称 ES ，是基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，是当前流行的企业级搜索引擎。Lucene本身就可以被认为迄今为止性能最好的一款开源搜索引擎工具包，但是lucene的API相对复杂，需要深厚的搜索理论。很难集成到实际的应用中去。同时ES是采用java语言编写，提供了简单易用的RestFul API，开发者可以使用其简单的RestFul API，开发相关的搜索功能，从而避免lucene的复杂性。
4. ES的诞生
多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。
直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。
后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……
5. ES的应用场景
Es主要以轻量级JSON作为数据存储格式，这点与MongoDB有点类似，但它在读写性能上优于 MongoDB 。同时也支持地理位置查询 ，还方便地理位置和文本混合查询 。 以及在统计、日志类数据存储和分析、可视化这方面是引领者。
国外:
Wikipedia(维基百科)使用ES提供全文搜索并高亮关键字、StackOverflow(IT问答网站)结合全文搜索与地理位置查询、Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
国内:
百度(在云分析、网盟、预测、文库、钱包、风控等业务上都应用了ES，单集群每天导入30TB+数据， 总共每天60TB+)、新浪 、阿里巴巴、腾讯等公司均有对ES的使用。
使用比较广泛的平台ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)。
6. ES的安装
0. 安装前准备
centos7 +
java 8 +
elastic 6.2.4+
1. 在官方网站下载ES
wget http://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.1.tar.gz
2. 安装JDK(必须JDK1.8+)
rpm -ivh jdk-8u181-linux-x64.rpm
/*注意:默认安装位置 /usr/java/jdk1.8.0_171-amd64*/
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
在文件末尾加入:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171-amd64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
4. 重载系统配置
source /etc/profile
5. 安装elasticsearche
tar -zxvf elasticsearch-6.4.1.tar.gz
6. elasticsearche的目录结构
bin 可执行的二进制文件的目录
config 配置文件的目录
lib 运行时依赖的库
logs modules 运行时日志文件
plugins es中提供的插件
7. 运行es服务
在bin目录中执行 ./elasticsearch
注意:root用户启动[2018-09-19T14:50:04,029][WARN ][o.e.b.ElasticsearchUncaughtExceptionHandler] [] uncaught exception in thread [main]org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
8. 不能以root用户身份启动
a.在linux系统中创建新的组
groupadd es
b.创建新的用户es并将es用户放入es组中
useradd es -g es
c.修改es用户密码
passwd es
d.将root用户解压的文件移动到es用户目录中
mv /root/elasticsearch-6.2.4 /home/es/
f.改变文件的所有者
chown -R es:es 当前es的安装目录(这里是:/home/es/elasticsearch)
9. 登录es用户启动ES
./elasticsearch 启动ES
10. 测试ES是否启动成功
在命令终端中执行: curl http://localhost:9200 出现以下信息:
{
"name" : "xQK1cwT",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "t7IYk7LKQ0mXcyyrdFWpLg",
"version" : {
"number" : "6.2.4",
"build_hash" : "ccec39f",
"build_date" : "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.2.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
11. 开启ES远程访问
vim elasticsearch.yml 将原来network修改为以下配置:
network.host: 0.0.0.0
12. 启动时错误解决方案
a.重新启动es出现如下错误
**ERROR: bootstrap checks failed[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]**
解决方案:
# 切换到root用户修改
vim /etc/security/limits.conf
# 在最后面追加下面内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
# 退出重新登录检测配置是否生效:
ulimit -Hn
ulimit -Sn
ulimit -Hu
ulimit -Su
b.重新启动出现如下错误
**ERROR: max number of threads [3802] for user [chenyn] is too low,increase to at least [4096]**
解决方案:
#进入limits.d目录下修改配置文件。
vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
# 修改为 启动ES用户名 soft nproc 4096
c.重新启动出现如下错误
**ERROR: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]**
解决方案:
vim /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=655360
#执行以下命令生效：
sysctl -p
13. 关闭网络防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
14. 外部浏览器访问即可
http://es的主机名:9200 出现如下信息说明安装成功:
{
"name" : "xQK1cwT",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "t7IYk7LKQ0mXcyyrdFWpLg",
"version" : {
"number" : "6.2.4",
"build_hash" : "ccec39f",
"build_date" : "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.2.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
7. ES中基本概念
7.1 接近实时(NRT)
Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒内)
7.2 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的)，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。索引类似于关系型数据库中Database 的概念。在一个集群中，如果你想，可以定义任意多的索引。
7.3 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。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数 据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可 以为评论数据定义另一个类型。类型类似于关系型数据库中Table的概念。
NOTE: 在5.x版本以前可以在一个索引中定义多个类型,6.x之后版本也可以使用,但是不推荐,在8.x版本中彻底移除一个索引中创建多个类型
7.4 映射(Mapping)
Mapping是ES中的一个很重要的内容，它类似于传统关系型数据中table的schema，用于定义一个索引(index)中的类型(type)的数据的结构。 在ES中，我们可以手动创建type(相当于table)和mapping(相关与schema),也可以采用默认创建方式。在默认配置下，ES可以根据插入的数据自动地创建type及其mapping。 mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型
7.5 文档(document)
**一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似于表中的一条记录。**比如，你可以拥有某一个员工的文档,也可以拥有某个商品的一个文档。文档以采用了轻量级的数据交换格式JSON(javascript Object Notation)来表示。
8. Kibana的安装
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据
1. 下载Kibana
https://www.elastic.co/downloads/kibana
2. 安装下载的kibana
rpm -ivh kibana-6.2.4-x86_64.rpm
3. 查找kibana的安装位置
find / -name kibana
4. 编辑kibana配置文件
[root@localhost /]# vim /etc/kibana/kibana.yml
5. 修改如下配置
server.host: "10.102.115.3" #ES服务器主机名
elasticsearch.url: "http://10.102.115.3:9200" #ES服务器地址
6. 启动kibana
systemctl start kibana
systemctl stop kibana
systemctl status kibana
7. 访问kibana的web界面
http://10.102.115.3:5601/ #kibana默认端口为5601 使用主机:端口直接访问即可
9. Kibana的基本操作
9.1 索引(Index)的基本操作
PUT /dangdang/ 创建索引
DELETE /dangdang 删除索引
DELETE /* 删除所有索引
GET /_cat/indices?v 查看索引信息
9.2 类型(type)的基本操作
创建类型
1.创建/dangdang索引并创建(product)类型
PUT /dangdang
{
"mappings": {
"product": {
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"name": { "type": "text" },
"age": { "type": "integer" },
"created": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
}
}
}
}
}
注意: 这种方式创建类型要求索引不能存在
Mapping Type: : text , keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip
查看类型
GET /dangdang/_mapping/product # 语法:GET /索引名/_mapping/类型名
9.3 文档(document)的基本操作
添加文档
PUT /ems/emp/1 #/索引/类型/id
{
"name":"赵小六",
"age":23,
"bir":"2012-12-12",
"content":"这是一个好一点的员工"
}
查询文档
GET /ems/emp/1
返回结果:
{
"_index": "ems",
"_type": "emp",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "赵小六",
"age": 23,
"bir": "2012-12-12",
"content": "这是一个好一点的员工"
}
}
删除文档
DELETE /ems/emp/1
{
"_index": "ems",
"_type": "emp",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "deleted", #删除成功
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 1
}
更新文档
1.第一种方式 更新原有的数据
POST /dangdang/emp/1/_update
{
"doc":{
"name":"xiaohei"
}
}
2.第二种方式 添加新的数据
POST /ems/emp/1/_update
{
"doc":{
"name":"xiaohei",
"age":11,
"dpet":"你好部门"
}
}
3.第三种方式 在原来数据基础上更新
POST /ems/emp/1/_update
{
"script": "ctx._source.age += 5"
}
ES的使用语法风格为:
<REST Verb> /<Index>/<Type>/<ID>
REST操作 /索引/类型/文档id
批量操作
1. 批量索引两个文档
PUT /dangdang/emp/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe","age":23,"bir":"2012-12-12"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe","age":23,"bir":"2012-12-12"}
2. 更新文档同时删除文档
POST /dangdang/emp/_bulk
{"update":{"_id":"1"}}
{"doc":{"name":"lisi"}}
{"delete":{"_id":2}}
{"index":{}}
{"name":"xxx","age":23}
注意:批量时不会因为一个失败而全部失败,二十继续执行后续操作,批量在返回时按照执行的状态开始返回
10. ES中高级检索
10.1 检索方式
ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。
10.2 测试数据
1.删除索引
DELETE /ems
2.创建索引并指定类型
PUT /ems
{
"mappings":{
"emp":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"bir":{
"type":"date"
},
"content":{
"type":"text"
},
"address":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
3.插入测试数据
PUT /ems/emp/_bulk
{"index":{}}
{"name":"小黑","age":23,"bir":"2012-12-12","content":"为开发团队选择一款优秀的MVC框架是件难事儿，在众多可行的方案中决择需要很高的经验和水平","address":"北京"}
{"index":{}}
{"name":"王小黑","age":24,"bir":"2012-12-12","content":"Spring 框架是一个分层架构，由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上，核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式","address":"上海"}
{"index":{}}
{"name":"张小五","age":8,"bir":"2012-12-12","content":"Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善","address":"无锡"}
{"index":{}}
{"name":"win7","age":9,"bir":"2012-12-12","content":"Spring的目标是致力于全方位的简化Java开发。 这势必引出更多的解释， Spring是如何简化Java开发的？","address":"南京"}
{"index":{}}
{"name":"梅超风","age":43,"bir":"2012-12-12","content":"Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API","address":"杭州"}
{"index":{}}
{"name":"张无忌","age":59,"bir":"2012-12-12","content":"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","address":"北京"}
10.2 URL检索
GET /ems/emp/_search?q=*&sort=age:asc
_search 搜索的API
q=* 匹配所有文档
sort 以结果中的指定字段排序
10.3 DSL检索
NOTE: 以下重点讲解DSL语法
GET /ems/emp/_search
{
"query": {"match_all": {}},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
]
}
10.4 DSL高级检索(Query)
0. 查询所有(match_all)
match_all关键字: 返回索引中的全部文档
GET /ems/emp/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}
1. 查询结果中返回指定条数(size)
size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条
GET /ems/emp/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 1
}
2. 分页查询(from)
from 关键字: 用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果
GET /ems/emp/_search
{
"query": {"match_all": {}},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
],
"size": 2,
"from": 1
}
3. 查询结果中返回指定字段(_source)
_source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段
GET /ems/emp/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}
4. 关键词查询(term)
term 关键字: 用来使用关键词查询
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"term": {
"address": {
"value": "北京"
}
}
}
}
NOTE1: 通过使用term查询得知ES中默认使用分词器为标准分词器(StandardAnalyzer),标准分词器对于英文单词分词,对于中文单字分词。
NOTE2: 通过使用term查询得知,在ES的Mapping Type 中 keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip 这些类型不分词，只有text类型分词。
5. 范围查询(range)
range 关键字: 用来指定查询指定范围内的文档
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 8,
"lte": 30
}
}
}
}
6. 前缀查询(prefix)
prefix 关键字: 用来检索含有指定前缀的关键词的相关文档
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"prefix": {
"content": {
"value": "redis"
}
}
}
}
7. 通配符查询(wildcard)
wildcard 关键字: 通配符查询 ? 用来匹配一个任意字符 * 用来匹配多个任意字符
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"content": {
"value": "re*"
}
}
}
}
8. 多id查询(ids)
ids 关键字 : 值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"ids": {
"values": ["lg5HwWkBxH7z6xax7W3_","lQ5HwWkBxH7z6xax7W3_"]
}
}
}
9. 模糊查询(fuzzy)
fuzzy 关键字: 用来模糊查询含有指定关键字的文档
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"content":"spring"
}
}
}
10. 布尔查询(bool)
bool 关键字: 用来组合多个条件实现复杂查询
must: 相当于&& 同时成立
should: 相当于|| 成立一个就行
must_not: 相当于! 不能满足任何一个
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 0,
"lte": 30
}
}
}
],
"must_not": [
{"wildcard": {
"content": {
"value": "redi?"
}
}}
]
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
]
}
11. 高亮查询(highlight)
highlight 关键字: 可以让符合条件的文档中的关键词高亮
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"term": {
"content": {
"value": "redis"
}
}
},
"highlight": {
"fields": {
"*": {}
}
}
}
自定义高亮html标签: 可以在highlight中使用
pre_tags和post_tags
GET /ems/emp/_search
{
"query":{
"term":{
"content":"框架"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
"post_tags": ["</span>"],
"fields": {
"*":{}
}
}
}
多字段高亮 使用
require_field_match开启多个字段高亮
GET /ems/emp/_search
{
"query":{
"term":{
"content":"框架"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
"post_tags": ["</span>"],
"require_field_match":false,
"fields": {
"*":{}
}
}
}
12. 多字段查询(multi_match)
GET /ems/emp/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "中国",
"fields": ["name","content"] #这里写要检索的指定字段
}
}
}
13. 多字段分词查询(query_String)
GET /dangdang/book/_search
{
"query": {
"query_string": {
"query": "中国声音",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": ["name","content"]
}
}
}
11. IK分词器
NOTE: 默认ES中采用标准分词器进行分词,这种方式并不适用于中文网站,因此需要修改ES对中文友好分词,从而达到更加的搜索的效果。
11.1 在线安装IK
在线安装IK (v5.5.1版本后开始支持在线安装 )
1. 在es安装目录中执行如下命令
[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
-> Downloading https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
[=================================================] 100%
-> Installed analysis-ik
[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ ls plugins/
analysis-ik
[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ cd plugins/analysis-ik/
[es@linux analysis-ik]$ ls
commons-codec-1.9.jar elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.jar httpcore-4.4.4.jar
commons-logging-1.2.jar httpclient-4.5.2.jar plugin-descriptor.properties
2. 重启es生效
NOTE: 要求版本严格与当前使用版本一致,如需使用其他版本替换
6.2.4为使用的版本号
11.2 本地安装IK
可以将对应的IK分词器下载到本地,然后再安装 NOTE: 本课程使用本地安装
1. 下载对应版本
[es@linux ~]$ wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
2. 解压
[es@linux ~]$ unzip elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip #先使用yum install -y unzip
3. 移动到es安装目录的plugins目录中
[es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/
[es@linux ~]$ mv elasticsearch elasticsearch-6.2.4/plugins/
[es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/
elasticsearch
[es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/elasticsearch/
commons-codec-1.9.jar config httpclient-4.5.2.jar plugin-descriptor.properties
commons-logging-1.2.jar elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.jar httpcore-4.4.4.jar
4. 重启es生效
11.3 测试IK分词器
NOTE: IK分词器提供了两种mapping类型用来做文档的分词分别是
ik_max_word和ik_smart
ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
测试数据
DELETE /ems
PUT /ems
{
"mappings":{
"emp":{
"properties":{
"name":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"bir":{
"type":"date"
},
"content":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"address":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
PUT /ems/emp/_bulk
{"index":{}}
{"name":"小黑","age":23,"bir":"2012-12-12","content":"为开发团队选择一款优秀的MVC框架是件难事儿，在众多可行的方案中决择需要很高的经验和水平","address":"北京"}
{"index":{}}
{"name":"王小黑","age":24,"bir":"2012-12-12","content":"Spring 框架是一个分层架构，由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上，核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式","address":"上海"}
{"index":{}}
{"name":"张小五","age":8,"bir":"2012-12-12","content":"Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善","address":"无锡"}
{"index":{}}
{"name":"win7","age":9,"bir":"2012-12-12","content":"Spring的目标是致力于全方位的简化Java开发。 这势必引出更多的解释， Spring是如何简化Java开发的？","address":"南京"}
{"index":{}}
{"name":"梅超风","age":43,"bir":"2012-12-12","content":"Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API","address":"杭州"}
{"index":{}}
{"name":"张无忌",以上是关于ElasticSearch基础的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
[vscode]--HTML代码片段（基础版，reactvuejquery）
使用标准库Ruby将数据标记到Elasticsearch批量中