【郑州校区】ElasticSearch 基本操作入门

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全文检索：针对文本中每个词，创建词条建立索引，进行搜索。

ElasticSearch 操作服务器上的数据，通过 Rest API 操作数据

Elasticsearch可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了能够处理大型数据集，实现容错和高可用性，Elasticsearch可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器称为集群（cluster），形成集群的每个服务器称为节点（node）。

如果操作Elasticsearch上数据，访问提供Rest API的URL地址，传递json数据给服务器

1.1． ElasticSearch 基础数据架构的主要概念

图解

索引对象（blob）：存储数据的表结构，任何搜索数据，存放在索引对象上。

映射（mapping）：数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词 … 等。

文档（document）：一条数据记录，存在索引对象上

文档类型（type）：一个索引对象存放多种类型数据，数据用文档类型进行标识

【后续编程】：

第一步：建立索引对象
第二步：建立映射
第三步：存储数据【文档】
第四步：指定文档类型进行搜索数据【文档】

1.2． Elasticsearch与Mysql对比

Elasticsearch 集群可以包含多个索引（Index），每个索引可以包含多个类型（Type），每个类型可以包含多个文档（Document），每个文档可以包含多个字段（Field）。以下是 MySQL 和 Elasticsearch 的术语类比图，帮助理解：

就像使用 MySQL 必须指定 Database 一样，要使用 Elasticsearch 首先需要创建 Index：

client.indices.create({index : 'blog'});

这样就创建了一个名为 blog的 Index。Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。创建 Mapping 的代码示例如下：

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

client.indices.putMapping({
    index : 'blog',
    type : 'article',
    body : {
        article: {
            properties: {
                id: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    search_analyzer: 'ik',
                },
                title: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    search_analyzer: 'ik',
                },
                content: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    search_analyzer: 'ik',
                }
            }
        }
    }
});

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