一、初始elasticsearch

1. 什么是elasticsearch？
   一個開源的分布式搜索引擎，可以用來時限搜素、日志統(tǒng)計、分析、系統(tǒng)監(jiān)控等功能。
2. 什么是elasitc stack（ELK）？
   是以elasticsearch為核心的技術(shù)棧，包括 beats、Logstash、kibana、slasticsearch。
3. 什么是Lucene？
   是Apache的開源搜索引擎類庫，提供了索索引擎的核心API。

正向索引和倒排索引

什么是文檔和詞條？
每一條數(shù)據(jù)就是一個文檔
對文檔中的內(nèi)容分詞，得到的詞語就是詞條。
什么是正向索引？
基于文檔id創(chuàng)建索引。查詢詞條時必須先找到文檔，然后判斷是否包含詞條。
什么是倒排索引？
對文檔內(nèi)容分詞，對詞條創(chuàng)建索引，并記錄詞條所在文檔的信息。查詢時先根據(jù)詞條查詢到文檔id，而后獲取到文檔。

相關(guān)概念

文檔
elasticsearch是面向文檔存儲的，可以是數(shù)據(jù)庫中的一條商品數(shù)據(jù)，一個訂單信息。
文檔數(shù)據(jù)會被序列化為json格式后存儲在elasticsearch中。
索引（Index）
索引： 相同類型文檔的集合。
映射（mapping）：索引中文檔的字段約束信息，類似表的結(jié)構(gòu)約束、

與mysql的區(qū)別
Mysql： 擅長事務(wù)類型操作，可以確保數(shù)據(jù)的安全和一致性。
Elasticsearch： 擅長海量數(shù)據(jù)的搜索、分析、計算。

安裝elasticsearch、kibana

分詞器的作用

創(chuàng)建倒排索引時對文檔分詞
用戶搜索時，對輸入的內(nèi)容分詞。

IK分詞器有集中模式

ik_smart: 智能切分，粗粒度
ik_max_word: 最細(xì)切分，細(xì)粒度

IK 分詞器如何拓展詞條？如何停用詞條？

利用config目錄的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展詞典和停用詞典。
在詞典中添加拓展詞條或者停用詞條。

文檔操作有哪些？

創(chuàng)建文檔：POST/ 索引庫名 /_doc/ 文檔id {json文檔}
查詢文檔 ： GET/索引庫名/ _doc /文檔id
刪除文檔 ： DELETE / 索引庫名 / _doc / 文檔id
修改文檔：

• 全量修改： PUT / 索引庫名 / _doc /文檔id {json文檔}
• 增量修改： POST/索引庫名 /_update/ 文檔id {“doc”：{字段}}

RestClient 操作索引庫

• 初始化ResthighLevelClient
• 創(chuàng)建XxxIndexRequest。XXX是 create、get、delete
• 準(zhǔn)備DSL （create時需要）
• 發(fā)送請求。調(diào)用ResthighlevelClient # indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete。

文檔化操作

• 初始化ResthighLevelClient
• 創(chuàng)建XxxRequest。XXX是Index、get、undate、delete。
• 準(zhǔn)備呢參數(shù)（Index和Update時需要）。
• 發(fā)送請求。調(diào)用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete。
• 解析結(jié)果（get時需要）。

查詢DSL的基本語法

GET /索引庫名/_search
{“query”:{“查詢類型”:{“FIELD”:“TEXT”}}}

GET /索引庫名/_search
{"query":{"查詢類型":{"FIELD":"TEXT"}}}

match 和multi_match的區(qū)別

• match：根據(jù)一個字段查詢
• multi_match：根據(jù)多個字段查詢，參與查詢字段越多，查詢性能越差。