ElasticSearch使用手册
elasticsearch入门一中文文档参考手册
elasticsearch⼊门⼀中⽂⽂档参考⼿册⼊门Elasticsearch是⼀个实时分布式搜索和分析引擎。
它让你以前所未有的速度处理⼤数据成为可能。
它⽤于全⽂搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使⽤：维基百科使⽤Elasticsearch提供全⽂搜索并⾼亮关键字，以及输⼊实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使⽤Elasticsearch结合⽤户⽇志和社交⽹络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的⽂章的回应。
StackOverflow结合全⽂搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使⽤Elasticsearch检索1300亿⾏的代码。
但是Elasticsearch不仅⽤于⼤型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决⽅案。
Elasticsearch可以在你的笔记本上运⾏，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
Elasticsearch所涉及到的每⼀项技术都不是创新或者⾰命性的，全⽂搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。
它的⾰命性在于将这些独⽴且有⽤的技术整合成⼀个⼀体化的、实时的应⽤。
它对新⽤户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。
如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除⾮你能对这些数据做些什么事情。
很不幸，现在⼤部分数据库在提取可⽤知识⽅⾯显得异常⽆能。
的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进⾏全⽂搜索，处理同义词和根据相关性给⽂档打分吗？它们能根据同⼀份数据⽣成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有⼤量⼯作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch⿎励你浏览并利⽤你的数据，⽽不是让它烂在数据库⾥，因为在数据库⾥实在太难查询了。
ElasticSearch7使用指导
ElasticSearch7使用指导Elasticsearch是一个分布式、开源的实时和分析引擎，它建立在全文引擎Apache Lucene™之上，并提供了可扩展性和高可用性。
在本篇指南中，我们将介绍ElasticSearch 7的使用方法。
**1.安装和配置**- 运行`bin/elasticsearch`脚本以启动Elasticsearch。
- 修改`config/elasticsearch.yml`文件来配置Elasticsearch的参数，如网络绑定地址、集群名称、节点名称等。
**2.索引和文档**- 在Elasticsearch中，数据是存储在索引中的。
首先需要创建一个索引来存储文档。
- 使用PUT请求创建一个索引，如：`PUT /my-index`。
- 向索引中添加文档，使用POST请求，指定索引和文档类型，如：`POST /my-index/_doc`。
-可以使用JSON格式的数据来指定文档内容。
**3.和过滤**- Elasticsearch提供了丰富的和过滤功能。
- 使用GET请求来执行，指定索引和查询条件，如：`GET /my-index/_search?q=user:john`。
-可以使用布尔查询、字段查询、范围查询等来定义查询条件。
- 通过设置过滤器可以进一步限定结果，如：`GET /my-index/_search?filter_path=hits.hits._source&size=10`。
**4.聚合和分析**- Elasticsearch还提供了强大的聚合和分析功能，用于汇总和统计数据。
- 使用POST请求来执行聚合操作，如：`POST /my-index/_search`。
-编写一个聚合查询，指定聚合类型、字段和其他参数。
-聚合操作可以用于计算总数、求和、平均值等统计信息，以及构建数据图表。
**5.高级功能和集群管理**- Elasticsearch提供了许多高级功能，如多语言支持、分布式、动态映射等。
elasticsearch 使用手册
elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它基于Apache Lucene构建，并提供了一套RESTful的API接口。
它使用JSON数据格式进行交互，并具备强大的全文搜索和实时分析能力。
本文将介绍Elasticsearch的使用手册，为初学者提供基本的入门指导。
一、安装和配置：1.下载Elasticsearch：首先，我们需要从Elasticsearch的官方网站上下载二进制包，并根据操作系统的不同选择适合的版本。
2.解压和配置：将下载的压缩包解压到本地文件夹，并进入该文件夹。
打开config文件夹下的elasticsearch.yml文件，根据需求修改配置参数，如监听地址、集群名称等。
3.启动Elasticsearch：在终端或命令行中进入Elasticsearch的根目录，执行bin/elasticsearch命令即可启动Elasticsearch。
二、索引和文档：1.创建索引：在Elasticsearch中，索引类似于数据库中的表，它用于存储和组织文档。
我们可以使用PUT请求创建一个新的索引。
2.添加文档：在索引中添加文档是Elasticsearch中的核心操作。
使用POST请求在特定索引下添加文档，文档使用JSON格式表示。
3.搜索文档：Elasticsearch提供了丰富的搜索功能，我们可以使用查询语句对索引中的文档进行搜索。
查询语句可以是简单的关键字搜索，也可以是复杂的布尔查询。
三、Mappings和分析器：1. Mappings：Mappings是指定索引中每个字段的数据类型和属性的过程。
它类似于关系型数据库中的表结构定义。
Mappings还可以指定字段是否分词、是否存储等。
2.分析器：分析器用于对文本进行分词和处理。
Elasticsearch默认使用标准分析器，它将文本按照空格进行分词。
我们可以根据需求自定义分析器，如中文分词、英文分词、停用词过滤等。
elasticsearch 使用手册
elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，可用于处理大量数据并提供实时和可伸缩的搜索和分析功能。
本文将介绍Elasticsearch 的基本概念、安装配置、核心功能以及常用的API和查询语法。
一、安装配置1.下载安装ElasticsearchElasticsearch的官方网站上提供了各个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载对应的安装包进行安装。
2.配置Elasticsearch安装完成后，需要修改Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml。
其中一些重要的配置包括集群名称、节点名称、监听地址和端口号等。
同一个集群中的节点应该具有相同的集群名称。
二、核心功能1.数据存储和索引Elasticsearch使用分布式的倒排索引来存储和索引数据。
在Elasticsearch中，数据被组织成索引，而索引由多个分片组成。
每个分片可以在集群中的不同节点上进行复制，以提高可用性和性能。
2.文档和字段Elasticsearch使用JSON格式来存储数据。
每条数据被称为一个文档，每个文档可以包含多个字段。
字段可以是不同的数据类型，如字符串、数值、布尔值等。
3.搜索和查询Elasticsearch提供了丰富的查询功能，可以通过各种条件对文档进行搜索。
查询可以使用Query DSL或简单的字符串进行构建。
可以进行全文搜索、精确匹配、模糊搜索、范围搜索等。
4.聚合和分析Elasticsearch提供了聚合功能，可以对搜索结果进行统计和分析。
聚合包括词条聚合、范围聚合、日期聚合等，可以对文档的某个字段进行分组、计数、求和等操作。
三、常用API和查询语法1.索引操作API使用索引操作API可以创建、更新和删除索引。
主要的API包括创建索引、删除索引、更新索引设置、关闭索引和打开索引等。
2.文档操作API文档操作API主要用于对单个文档进行操作，主要包括索引文档、获取文档、更新文档和删除文档等。
ElasticSearch详细介绍与使用指南
ElasticSearch详细介绍与使用指南ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的全文搜索引擎。
它使用Java编写，以分布式搜索和分析引擎为目标，可用于搜索各种类型的文档。
ElasticSearch以其快速、高性能的搜索能力和易于扩展的特性而获得了广泛的应用。
一、ElasticSearch的特点1.分布式的架构模式ElasticSearch具有分布式架构的特性，将数据分布在多个节点上。
每个节点都可以同时扮演多个角色，如主节点、数据节点、负载均衡节点等等。
这种系统架构可以让数据在不同的节点上分布存储，在存储数据时进行副本备份、故障恢复和故障转移等操作，以确保数据的高可用性和容错性.2.全文、实时搜索ElasticSearch不仅支持简单关键字和短语查询，同时还支持复杂的全文检索，如匹配模糊搜索、通配符匹配搜索等。
ElasticSearch不仅可以快速地搜索现有索引，还可以实时更新索引。
例如，如果一个文档被添加或修改，ElasticSearch会根据需要更新索引以使其可用。
3.支持大规模数据的处理和分析ElasticSearch可以处理大规模数据和进行复杂的查询分析，它提供了大量的查询和聚合语句。
聚合语句可以帮助用户根据各种维度来汇总结果，同时还提供了多种聚合方式，如统计、平均、最小值、最大值等等，让用户方便地分析和了解数据。
4.可扩展的架构设计ElasticSearch是基于可扩展的架构设计，提供了多种扩展方式和协议，可以与多种数据源进行协作。
例如，ElasticSearch可以与Hadoop、Logstash、Kibana等开源框架进行集成，以协同处理海量数据。
二、ElasticSearch的基础概念1.索引（Index）ElasticSearch的数据存储单元是索引，一个索引包含了多个文档。
索引类似于关系型数据库中的表，索引名称必须全部小写，不能以点和短划线开头，不能包含逗号。
elasticsearch使用手册
【elasticsearch使用手册】一、引言在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据越来越庞大，各种数据存储和检索的需求也随之增加。
而Elasticsearch作为一种开源的分布式搜索引擎，具有强大的全文检索能力和高效的数据处理能力，成为了许多企业和数据科学家的首选。
本文将以Elasticsearch使用手册为主题，深入探讨其功能和操作，帮助读者更好地理解和运用该工具。
二、Elasticsearch概述Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、多用户的全文搜索引擎。
作为实时分析的理想选择，Elasticsearch可以用于各种用例中，例如日志聚合，监控，搜索，推荐等。
它具有高可用性、可扩展性和易用性的特点，使得用户可以方便地进行数据存储、搜索和分析。
三、安装和配置1. 环境准备：在安装Elasticsearch之前，需要确保Java环境已经安装并配置好。
2. 下载安装包：从官方全球信息湾下载最新版本的Elasticsearch安装包，并解压至指定目录。
3. 配置文件：修改config目录下的elasticsearch.yml文件，设置集群名称、节点名称、网络绑定位置区域等参数。
4. 启动Elasticsearch：运行bin目录下的elasticsearch脚本来启动Elasticsearch服务。
四、核心概念1. 索引：Elasticsearch中的索引类似于关系型数据库中的数据库，它是文档的集合。
2. 类型：每个索引可以包含一个或多个类型，类型相当于表的概念。
3. 文档：文档是索引中的最小数据单元，它是一个JSON格式的数据。
4. 分片和副本：Elasticsearch将索引分成多个分片，每个分片都是一个独立的索引，同时还可以创建多个分片的副本以提高容错性。
五、数据操作1. 索引数据：通过HTTP请求向Elasticsearch服务器发送文档数据，即可将文档数据索引到指定的索引中。
es 操作手册
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。
以下是ES操作手册的简要概述：
一、安装与配置
1.下载并安装Elasticsearch，根据官方文档进行安装。
2.配置Elasticsearch，包括设置节点名称、集群名称、节点地址等。
3.启动Elasticsearch，确保所有节点正常运行。
二、数据索引与搜索
1.将数据导入到Elasticsearch中，可以使用RESTful API或Java API进行
索引操作。
2.使用简单的查询语法进行数据搜索，例如使用“GET /index/_search”请求
进行全文搜索。
3.通过过滤器、聚合等高级功能对搜索结果进行筛选和统计分析。
三、集群管理
1.通过RESTful API或Java API管理Elasticsearch集群，包括查看集群状
态、节点信息等。
2.扩容和缩容集群，根据需求增加或减少节点。
3.监控集群性能，使用内置的监控工具或第三方监控解决方案。
四、数据维护
1.定期备份数据，以防数据丢失。
2.优化索引性能，例如通过调整分片数量、合并索引等操作。
3.清理过期数据，保持集群的高效运行。
五、注意事项
1.在使用Elasticsearch时，确保遵循最佳实践和安全准则，保护数据安全。
2.及时更新软件版本，以获得最新的功能和安全补丁。
3.在操作过程中，如遇任何问题或困难，可以参考Elasticsearch的官方文档
或联系技术支持寻求帮助。
Elasticsearch用法与配置详解
Elasticsearch用法与配置详解Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。
下面是一些Elasticsearch的用法和配置详解：用法：1.安装和运行Elasticsearch：可以从Elasticsearch官网下载相应版本的安装包，解压后运行bin目录下的elasticsearch.bat（Windows）或elasticsearch.sh（Linux）文件即可启动Elasticsearch。
2.索引数据：使用RESTful API或Java API将数据批量或逐条索引到Elasticsearch中。
数据可以以JSON格式进行索引，每个JSON对象表示一条记录。
3.搜索数据：使用RESTful API或Java API构建搜索查询，通过Elasticsearch的查询DSL（Domain Specific Language）对索引中的数据进行搜索和过滤。
4.分析数据：使用Elasticsearch的分析器对文本数据进行分词、词性标注、句法分析等操作，以提取关键词、短语、实体等。
5.聚合数据：使用Elasticsearch的聚合功能对数据进行分组、汇总、平均值计算等操作，以获得更深入的分析结果。
配置详解：1.节点和集群配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的节点和集群名称、节点端口号、节点IP地址等参数。
2.数据存储和分片配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置索引的分片数、副本数等参数，以控制数据的存储和分布。
3.查询优化配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置查询缓存、查询结果返回数量等参数，以提高查询效率。
4.内存和磁盘配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的堆内存大小、磁盘路径等参数，以控制内存和磁盘的使用情况。
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ElasticSearch使用手册一、ElasticSearch简介1.1.什么是ElasticSearchElasticSearch（以下均检查ES）是Compass（基于Lucene开源项目）作者Shay Banon在2010年发布的高性能、实时、分布式的开源搜索引擎。
后来成立了ElasticSearch公司，负责ES相关产品的开发及商用服务支持，ES依旧采用免费开源模式，但部分插件采用商用授权模式，例如Marvel插件（负责ES的监控管理）、Shield插件（提供ES的授权控制）。
1.2.ElasticSearch的基础概念⏹Collection在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。
它常常被划分为一个或多个Shard，它们使用相同的Config Set。
如果Shard数超过一个，它就是分布式索引，SolrCloud让你通过Collection名称引用它，而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。
⏹Config SetSolr Core提供服务必须的一组配置文件。
每个config set有一个名字。
最小需要包括solrconfig.xml (SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml)，除此之外，依据这两个文件的配置内容，可能还需要包含其它文件。
它存储在Zookeeper中。
Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新，使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指定可以初始化或更新它。
⏹CoreCore也就是Solr Core，一个Solr中包含一个或者多个Solr Core，每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能，每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard，Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。
在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的，传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。
⏹Leader赢得选举的Shard replicas。
每个Shard有多个Replicas，这几个Replicas需要选举来确定一个Leader。
选举可以发生在任何时间，但是通常他们仅在某个Solr实例发生故障时才会触发。
当索引documents时，SolrCloud会传递它们到此Shard对应的leader，leader 再分发它们到全部Shard的replicas。
⏹ReplicaShard的一个拷贝。
每个Replica存在于Solr的一个Core中。
一个命名为“test”的collection以numShards=1创建，并且指定replicationFactor设置为2，这会产生2个replicas，也就是对应会有2个Core，每个在不同的机器或者Solr实例。
一个会被命名为test_shard1_replica1，另一个命名为test_shard1_replica2。
它们中的一个会被选举为Leader。
⏹ShardCollection的逻辑分片。
每个Shard被化成一个或者多个replicas，通过选举确定哪个是Leader。
二、ElasticSearch安装Cloudera Search作为CDH的一个组件，统一采用Cloudera Manager 进行安装及配置，具体内容参加CDH的安装说明文档，本文以具体配置使用为主。
三、基本应用3.1. 简单示例采用SSH或者Telnet远程连接到服务器上，在控制台依次执行下来命令，完成Solr的集合创建以及数据加入处理。
创建solr配置目录（执行后会在当前目录生产oa_solr目录）#solrctl instancedir --generate oa_solr基于solr配置，创建Core#solrctl instancedir --create oa oa_solr创建集合#solrctl collection --create article -s 2 -c oa向集合中加入测试数据#cd /opt/cloudera/parcels/CDH/share/doc/solr-doc*/example/exampledocs#java -Durl=http://localhost:8983/solr/article/update -jar post.jar *.xml在浏览器中输入http://10.68.128.217:8983/solr/进入Solr配置管理界面。
在左侧导航栏中选择Core，点击“Query”菜单，点击“Execute Query”，如出现数据，则完成最基本的查询功能。
3.2. 整合中文分词Solr默认没有中文分词处理，需要进行添加配置，本示例采用IK Analyer进行中文分词配置。
3.2.1. 下载IK AnalyerIK Analyer最新的程序版本为IK Analyzer 2012FF_hf1.zip，可以从官方网站下进行获取https:///archive/p/ik-analyzer/downloads下载。
3.2.2. 复制依赖文件将IKAnalyzer2012FF_u1.jar拷贝到/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/ solr/webapps/solr/WEB-INF/lib目录中。
备注：不要拷贝到文件拷贝到/var/lib/solr/tomcat-deployment/ webapps/solr/WEB-INF/lib，该目录重启后，会自动消失，同时所有solr 的服务器均需要拷贝。
将IKAnalyzer.cfg.xml、stopword.dic 拷贝到3.1.简单示例中创建配置目录oa_solr的conf子目录中。
3.2.3. 修改配置文件编辑conf/schema.xml配置文件，在types标签内增加<fieldType name="text_cn" class="solr.TextField"><analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/></fieldType>在fields标签内将需要进行中文切除的字段修改为text_cn<field name="name" type="text_cn" indexed="true" stored="true" multiValued="false" /><field name="content" type="text_cn" indexed="true" stored="true" multiValued="true" /> 3.2.4. 启用配置因涉及到依赖jar文件的变化，需要在Cloudera Manager中重启Solr服务。
同时采用以下命令更新配置，并重建集合。
#solrctl instancedir --update oa oa_solr#solrctl collection --delete article#solrctl collection --create article -s 2 -c oa3.2.5. 中文分词验证进入solr管理控制台，在左侧导航栏选择“Analysis”，在“Analyse Fieldname / FieldType”中选择“text_cn”，并在Field Value中输入中文，点击“Analyse Values”按钮，如出现多个中文，则表示分词成功。
3.2.6. IK配置自定义词组在“3.2.2. 复制依赖文件”复制配置文件后，修改IK的配置文件IKAnalyzer.cfg.xml，增加<entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>并创建一个ext.dic的文本文件（无BOM头的UTF-8格式），以\r\n 作为每一行的结束，同时将ext.dic放到conf目录下。
备注：自定义词库在实际环境中未测试通过，具体原因不明，目前的做法是将IKAnalyzer2012FF_u1.jar中的默认字典配置文件（org/wltea/analyzer/dic/main2012.dic）解压出来，修改后，重新还原到jar文件中。
3.3. Schema配置集合（Collection）内所有存储的字段均需要预先在Schema中予以定义声明，Schema对应的配置文件为conf/schema.xml。
fieldType用于定义数据格式类型，字段类型定义包括三种方式field、copyField、dynamicField。
⏹FieldField就是一个字段，定义示例如下：<field name="fileName"type="text_cn"indexed="true"stored="true" multiValued="true"/>其中：name为字段名称，type对应fieldType，indexed是否为索引列，stored表示数据是否存储，multiValued表示是否多个值。
备注：solr本身不支持对象关联查询，对于同一个collection不会正常区分，所有的内容均会拉平存储在同一对象中，因此子对象的字段名称需要与父对象进行区分，如果存在一对多的情况，多方的multiValued值必须设置为true。
⏹copyFieldsolr提供了字段复制机制，可以提交多个不同字段的内容集中到一个字段。
字段复制主要涉及两个概念，source和destination，一个是要复制的字段，另一个是要复制到哪个字段，以下是个例子：<copyField source="cat"dest="text"maxChars="30000"/>⏹dynamicField动态字段（Dynamic fields）允许solr 索引没有在schema 中明确定义的字段。
这个在忘记定义一些字段时很有用。
动态字段可以让系统更灵活，通用性更强。
<dynamicField name="*_cn"type="text_cn"indexed="true"stored="true"/>以下为CMS中文章Collection的Schema定义片段。