什么是elasticsearch?
    elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
    elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域
    elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据

    1999年一个秃顶研发了Lucence
    Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目
    Lucene的优势：
    •易扩展
    •高性能（基于倒排索引）
    Lucene的缺点：
    •只限于Java语言开发
    •学习曲线陡峭
    •不支持水平扩展

    一个光头基于Lucene开发了Elasticsearch
    相比与lucene，elasticsearch具备下列优势：
    •支持分布式，可水平扩展
    •提供Restful接口，可被任何语言调用

    搜索引擎技术排名：
    1.Elasticsearch：开源的分布式搜索引擎
    2.Splunk：商业项目
    3.Solr：Apache的开源搜索引擎

    什么是elastic stack（ELK）？
    是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
    什么是Lucene？
    是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

    正向索引和倒排索引
    正向索引
    传统数据库（如MySQL）采用正向索引，•基于文档id创建索引。查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含词条

    倒排索引
    elasticsearch采用倒排索引：
    •文档（document）：每条数据就是一个文档
    •词条（term）：文档按照语义分成的词语
    •对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的信息。查询时先根据词条查询到文档id，而后获取到文档

    elasticsearch中的一些概念
    文档：
    elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。
    文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。

    索引（index）：相同类型的文档的集合
    映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束
    image.png
    CRUD是指增Create 删Delete 改Updete 查Retrieve

    elasticsearch与数据库的关系：
    •数据库负责事务类型操作
    •elasticsearch负责海量数据的搜索、分析、计算

    安装elasticsearch(9200)、kibana(5601)
    参考课前资料中的文档
    kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面
    登陆之后菜单列表下拉找Dev Tools选项用来执行DSL语句
    es默认的standard分词器对中文分词不友好(词语无法识别)
    在es容器里安装ik分词插件
    IK分词器包含两种模式：

    • ik_smart：最少切分
    • ik_max_word：最细切分

    ik分词器-拓展词库
    要拓展ik分词器的词库，只需要修改一个ik分词器目录中的config目录中的IkAnalyzer.cfg.xml文件
    image.png
    然后在名为ext.dic的文件中，添加想要拓展的词语即可：
    传智播客
    奥力给

    ik分词器-停用词库
    也是在那个文件里添加一条配置
    image.png
    然后在名为stopword.dic的文件中，添加想要拓展的词语即可

    分词器的作用是什么？
    •创建倒排索引时对文档分词
    •用户搜索时，对输入的内容分词
    IK分词器有几种模式？
    •ik_smart：智能切分，粗粒度
    •ik_max_word：最细切分，细粒度
    IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？
    •利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
    •在词典中添加拓展词条或者停用词条

    索引库操作
    mapping属性
    mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
    •type：字段数据类型
    •index：是否创建索引，默认为true
    •analyzer：使用哪种分词器
    •properties：该字段的子字段

    type常见的简单类型有：
    •字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
    •数值：long、integer、short、byte、double、float、
    •布尔：boolean
    •日期：date
    •对象：object

    创建索引库：PUT /索引库名称
    查看索引库：GET/索引库名
    删除索引库：DELETE/索引库名
    修改索引库：PUT /索引库名/_mapping
    索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段
    PUT /索引库名/_mapping
    {
    “properties”: {
    “新字段名”:{
    “type”: “integer”
    }
    }
    }

    文档操作
    •创建文档：POST /索引库名/_doc/文档id { json文档 }
    •查询文档：GET /索引库名/_doc/文档id
    •删除文档：DELETE /索引库名/_doc/文档id
    •修改文档：
    •全量修改：PUT /索引库名/_doc/文档id { json文档 }
    •增量修改：POST /索引库名/_update/文档id { “doc”: {字段}}

    RestClient操作索引库和文档
    什么是RestClient？
    RESTClient是一款用于测试各种Web服务的插件，它可以向服务器发送各种HTTP请求（用户也可以自定义请求方式），并显示服务器响应。
    利用JavaRestClient实现创建、删除索引库，判断索引库是否存在

    索引库操作的基本步骤：
    •初始化RestHighLevelClient
    •创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
    •准备DSL（ Create时需要）
    •发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete
    image.png
    image.png
    文档操作的基本步骤：
    •初始化RestHighLevelClient
    •创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete
    •准备参数（Index和Update时需要）
    •发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete
    •解析结果（Get时需要）

    MySQL与Elasticsearch有什么差别呢？

    两者都是数据库，都能提供数据的CRUD
    mysql是关系型数据库，具有ACID的事务特性能够保证数据的一致性，
    不过当数据量大 并发量高时 性能较差 无法应对高效复杂的查询业务
    es主要就是为海量数据的实时搜索而设计的，底层采用倒排索引 能够快速的实现
    海量数据复杂搜索 ，但不支持事务
    所以在我们项目中， mysql用于维护项目中的核心数据
    而 es则用于项目中核心数据搜索实现
    也可以 用于存储项目中的所有日志信息

    Elasticsearch的文档操作API有什么样的规律？

    思考面试题:
    es介绍及作用?
    基于lucene开发的全文搜索引擎
    并且操作API简单 易于上手
    扩展性强， 天生的分布式集群架构

    es和lucene的关系?
    ES是基于Lucene的,他的很多基础性组件都是由ApacheLucene提供的,而es则提供了更高层次的封装以及分布式方面的增强与扩展。

    倒排索引介绍?

    根据要检索的内容，创建词汇表，查询时 先查询词汇表，根据关键词得到对应的内容
    减少磁盘IO的次数
    词汇表一次创建 多次查询受益

    中文分词器介绍?
    IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包
    IK分词器 有两种类型可选:
    ik_smart 精简切分 (搜索条件分词使用)
    ik_max_word 最细切分 (存储内容分词使用)
    不过IK分词器是基于词典来分词的， 一些新的热点词汇可能不认识，或者有些敏感词需要忽略 可以通过配置 扩展词词典 、 停顿词词典来实现

    如何扩展新词 如何忽略停顿词?

    这些词典用户都可以自行扩展，只需要配置IKAnalyzer.cfg.xml文件即可
    添加一条忽略字典的配置字典文件名加后缀
    在对应的文件里添加需要忽略的词语
    重启es和kibana服务

    mysql和es 对比?

    两者都是数据库，都能提供数据的CRUD
    mysql是关系型数据库，具有ACID的事务特性能够保证数据的一致性，
    不过当数据量大 并发量高时 性能较差 无法应对高效复杂的查询业务
    es主要就是为海量数据的实时搜索而设计的，底层采用倒排索引 能够快速的实现
    海量数据复杂搜索 ，但不支持事务
    所以在我们项目中， mysql用于维护项目中的核心数据
    而 es则用于项目中核心数据搜索实现
    也可以 用于存储项目中的所有日志信息

    java中如何操作es？

    es官方提供了java的客户端 ，引入后即可使用

    1.     // 1. 引入依赖:<br />        <dependency><br />            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId><br />            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><br />        </dependency><br />    <br />    <br />        // 2. 初始化客户端:   <br />           client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(<br />            HttpHost.create("http://192.168.200.130:9200")<br />        ));<br />    
    3.      //  3.1. 先创建请求对象 CreateIndexRequest<br />        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");<br />        //       请求设置参数:  索引库名称     映射json字符串<br />        //  3.2. 调用客户端执行对应得请求  client.indices().create();    client.delete()<br />        CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);<br />        //  3.3.  解析相应结果<br />        System.out.println(response.isAcknowledged()?"创建成功":"创建失败");