elasticsearch是一个开源的分布式搜索分析引擎，被用作全文检索、结构化搜索、分析这三个功能的组合。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

1）index索引 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档集合，类比mysql中的数据库。 2）type类型（版本8之后废弃） 一个类型就是索引的一个逻辑上的分类或者分区，类比mysql中的表。 3）document文档 一个文档是一个可被索引的基础信息单元，文档以JSON的的格式表示，类比mysql中的一行数据。 4）filed字段 相当于数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识，类比mysql中列属性。 5）mapping映射 mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。相当于mysql中的创建表的过程，设置主键外键等等 6）cluster集群 一个集群就是由一个或多个节点组织在一个，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。 7）node节点 一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。 8）alias别名 一组数据流或者索引的二级名字 9）data stream 数据流 7.9版本的新特性，Data stream 使你可以跨多个索引存储只追加数据的时间序列数据，同时为请求提供唯一的一个命名资源。 data stream 非常适合日志，事件，指标以及其他持续生成的数据。

对比关系性数据库 注：*Type在8之后已经删除

安装步骤：

{ “name” : “Cp8oag6”, “cluster_name” : “elasticsearch”, “cluster_uuid” : “AT69_T_DTp-1qgIJlatQqA”, “version” : { “number” : “8.7.1”, “build_type” : “tar”, “build_hash” : “f27399d”, “build_flavor” : “default”, “build_date” : “2016-03-30T09:51:41.449Z”, “build_snapshot” : false, “lucene_version” : “9.5.0”, “minimum_wire_compatibility_version” : “1.2.3”, “minimum_index_compatibility_version” : “1.2.3” }, “tagline” : “You Know, for Search” }

出现输入用户名和密码情况，可以配置config/elasticsearch.yml中的xpack.security.enabled: false

使用Restful接口直接访问 Talend API tester或postman

可视化工具 Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在ElasticSearch索引中的数据

创建索引

PUT http://localhost:9200/my_index

删除索引

DELETE http://localhost:9200/

获取索引

GET http://localhost:9200/

创建文档

PUT http://localhost:9200//_doc/ POST //_doc/ PUT //_create/ POST //_create/

删除文档

DELETE http://localhost:9200//_doc/

获取文档

GET http://localhost:9200//_doc/ HEAD /_doc/ GET /_source/ HEAD /_source/

GET http://localhost:9200//_search GET /_search POST //_search POST /_search //RequestBody可设置查询条件

更多可以参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html

Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。 例如，假设我们有两个文档，每个文档的 content 域包含如下内容： Welcome to China This is a guest from China 为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词（我们称它为 词条 或 tokens ），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示： 现在，如果我们想搜索 from China ，我们只需要查找包含每个词条的文档：

两个文档都匹配，但是第二个文档比第一个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单相似性算法 ，那么，我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第二个文档比第一个文档更佳。 除此之外，还要单词规范化、分词等问题，具体可以参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html