1 认识ElasticSearch

1.1 为什么要使用ElasticSearch

     实际项目中，我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON/XML通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并在需要扩容时方便地扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。<br />         虽然全文搜索领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

1.2 ElasticSearch（简称ES）

    ES即为了解决原生Lucene使用的不足，优化Lucene的调用方式，并实现了高可用的分布式集群的搜索方案，其第一个版本于2010年2月出现在GitHub上并迅速成为最受欢迎的项目之一。<br />        首先，ES的索引库管理支持依然是基于Apache  Lucene(TM)的开源搜索引擎。ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的  RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。Lucene直接通过java  API调用,而ES把这些API调用过程进行了的封装为简单RESTful请求,让我们调用起来更加简单.<br />         不过，ES的核心不在于Lucene，其特点更多的体现为：分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索,分布式的实时分析搜索引擎,可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据,高度集成化的服务，你的应用可以通过简单的  RESTful  API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。上手Elasticsearch非常容易。它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它拥有开瓶即饮的效果（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。<br />         Lucene和ES联系,区别：项目中为啥使用ES而不用Lucene.<br />         联系:ElasticSearch封装了Lucene，让使用变得更简单，在高可用上面做得更好。<br />         区别:ElasticSearch除了拥有Lucene所有优点以外,还拥有自己优点.<br />         可用性:支持集群没有单点故障<br />         扩展性:支持集群扩展<br />        一般lucene在中小型项目中使用(但是也能使用es),而ES在大型项目中使用.因为ES支持在集群环境使用,并且自身也支持集群.

2 ES安装及使用说明

3 Restful认识

Restful是一种面向资源的架构风格，可以简单理解为：使用URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,PUT）描述操作。 url中不要出现动词。
GET查询
PUT添加
POST修改
DELE删除
用户做crud
Get http://localhost:8080/employee/1
Get http://localhost:8080/employees
put http://localhost:8080/employee
{
“name”:”zs”,
“age”:17
}
delete http://localhost:8080/employee/1
Post http://localhost:8080/employee/1
{
}
使用Restful的好处：
透明性，暴露资源存在。
充分利用 HTTP 协议本身语义。
无状态，这点非常重要。在调用一个接口(interface)（访问、操作资源）的时候，可以不用考虑上下文，不用考虑当前状态，极大的降低了复杂度。
HTTP 本身提供了丰富的内容协商手段，无论是缓存，还是资源修改的乐观并发控制，都可以以业务无关的中间件来实现。
Restful的典型特征：
① Server(controller)提供的RESTful API(requestMapping(“/deleteUserById/{id}”)中，URL中只使用名词来指定资源。
getUserById
“资源”是REST架构或者说整个网络处理的核心。比如：
GET http://api.woniu.cn/emp/323: 获取323号员工的基本资料;
@RequstMapping(“/emp/{id}”,method=Me.GET)
Public AjaxResult getUserById(@PathVavirli(“id”) Long id){
//sdfsfsd
}
Delete http://api.woniu.cn/emp/323: 删除一个323的员工
@RequstMapping(“/emp/{id}”,method=Me.DELETE)
Public AjaxResult delete(@PathVavirli(“id”) Long id){
//sdfsfsd
}
GET http://api.woniu.cn/emps: 获取所有员工资料列表;
② REST 是面向资源的，这个概念非常重要，而资源是通过 URI 进行暴露
URI 的设计只要负责把资源通过合理方式暴露出来就可以了。对资源的操作与它无关，所以REST 通过 URI 暴露资源时，会强调不要在 URI 中出现动词。
比如：左边是错误的设计，而右边是正确的
GET /rest/api/getDogs -> GET /rest/api/dogs 获取所有小狗狗
GET /rest/api/addDogs -> PUT/rest/api/dogs 添加一个小狗狗
POST /rest/api/editDogs/12 -> POST /rest/api/dogs/12 修改一个小狗狗
POST /rest/api/deleteDogs/12 -> DELETE /rest/api/dogs/12 删除一个小狗狗
左边的这种设计，很明显不符合REST风格，URI 只负责准确无误的暴露资源，而 getDogs/addDogs…已经包含了对资源的操作，这是不对的。相反右边却满足了，它的操作是使用标准的HTTP动词来体现。
③ 用HTTP协议里的动词来实现资源的添加，修改，删除等操作。
即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转：
GET 用来获取资源，
POST 用来新建资源（也可以用于更新资源），
PUT 用来更新资源，
DELETE 用来删除资源。
比如：
GET http://api.woniu.cn/emp/323
PUT http://api.woniu.cn/emp: 添加一个员工
POST http://api.woniu.cn/emp/232: 更新232号员工资料
DELETE http://api.woniu.cn/emp/323: 删除323号员工

4 ES数据管理

4.1 什么是ES中的文档

ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index,创建索引)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。
ES使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation)，也就是JSON，作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。
ES存储的一个员工文档的格式示例：
{
“email”: “wb@woniu.com”,
“name”: “文兵”,
“info”: {
“addr”: “四川省成都市”,
“age”: 30,
“interests”: [ “樱桃”, “粉嫩” ]
},
“join_date”: “2014-06-01”
}
尽管原始的 employee对象很复杂，但它的结构和对象的含义已经被完整的体现在JSON中了，在ES中将对象转化为JSON并做索引要比在表结构中做相同的事情简单的多。
一个文档不只有数据。它还包含元数据(metadata)—关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：

_index：索引库，类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type：类型,类似于关系型数据库中表.在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用 employee 做为类型名。
_id: 与 _index 和 _type 组合时，就可以在ELasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义 _id ，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
另外还包括：_uid 文档唯一标识(_type#_id)
_source：文档原始数据
_all：所有字段的连接字符串

4.2 文档的增删改

     我们以员工对象为例，我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在ES中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以简单的对比传统数据库和ES的对应关系：<br />关系数据库（MYSQL） -> 数据库DB-> 表TABLE-> 行ROW-> 列Column<br />Elasticsearch -> 索引库Indices -> 类型Types -> 文档Documents -> 字段Fields<br />ES集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引库中可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。<br />**_创建索引文档_**

1. 使用自己的ID创建

   PUT {index}/{type}/{id}
   {
   "field": "value",
   ...
   }
   

2. 使用内置ID创建

   POST {index}/{type}
   {
   "field": "value",
   ...
   }
   

3. 获取指定ID的文档

   GET itsource/employee/123
   

4. 更新文档

   PUT {index}/{type}/{id}
   {
   "field": "value",
   ...
   }
   

5. 跟创建语法一样，但是会改变版本号

6. 删除文档

   DELETE {index}/{type}/{id}
   

7. 注意：尽管文档不存在，但_version依旧增加了。这是内部记录的一部分，它确保在多节点间不同操作可以有正确的顺序

   4.3 文档的简单查询(searchAPI)

   GET /_search
   GET /woniu47/_search
   GET /woniu47,woniu48/_search
   GET /woniu*/_search
   

   URLsearch：
   通过ID获取

   GET /woniu47/_doc/1
   

   只返回文档内容，不要元数据：

   GET /woniu47/_doc/1/_source
   

   查询字符串搜索:
   返回文档的部分字段：

   GET /woniu47/_doc/1?_source=name,age
   

   查询年龄为25岁的学员

   GET /woniu47/_search?q=age:25
   

   组合查询：
   组合查询:
   +表示并且,多个条件做且运算====>MUST
   空格表示或,多个条件做或运算====>SHOULD
   -表示非,多个条件做非运算====>MUST_NOT
   +name:john +tweet:mary
   +name:(mary john) +date:>2014-09-10 +(aggregations geo)
   age[20 TO 30]
   查询年龄在25到28 （两边都包括）或则姓名为wangwu的学员

   GET /woniu47/_search?q=age:>=25 +age<=28 name:wangwu
   

   GET /woniu47/_search?q=age[25 TO 28] name:wangwu
   

   中括号可以换成大括号，中括号有=大括号没有
   分页:
   查询20岁以上的学员，显示3条

   GET /woniu47/_search?q=age:>=20&size=3
   

   查询20岁以上的学员，每页显示3条，显示第2页

   GET /woniu47/_search?q=age:>=20&size=3&from=3
   

   查询参数说明: