ElasticSearch基础

Posted 保护胖仔

tags:

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_tagspost_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_wordik_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","age":59,"bir":"2012-12-12"ElasticSearch集群搭建

elasticsearch 集群

IK(中文)分词器

linux下安装Elasticsearch

linux下安装Elasticsearch

Elasticsearch配置文件详解