elasticsearch 是乙個高可用開源全文檢索和分析元件。提供儲存服務，搜尋服務，大資料準實時分析等。一般用於提供一些提供複雜搜尋的應用。
elasticsearch 提供了一套基於restful風格的全文檢索服務元件。前身是compass，直到2010被一家公司接管進行維護，開始商業化，並提供了elasticsearch 一些相關的產品，包括大家比較熟悉的 kibana、logstash 以及 elasticsearch 的一些元件，比如 安全元件shield 。當前最新的eelasticsearch 版本為 6.2.4 ，比較應用廣泛的為2.x，直到 2017-05推出了6.x 版本 ，將版本號調為 6.x 。這是為了和 kibana 和 logstash 等產品版本號進行統一 elasticsearch 。
準實時：elasticsearch 是乙個準實時的搜尋工具，在一般情況下延時少於一秒。
1、集群：乙個或者多個節點組織在一起
2、節點：乙個節點是集群中的乙個伺服器，由乙個名字來標識，預設是乙個隨機的漫微角色的名字。分為如下兩種：
a：單節點的es，安裝啟動後，會預設建立乙個名為elasticsearch的es集群。如果在區域網中存在該clustr.name,會自動加入該集群。形成乙個elasticsearch 集群 。
b：多節點es，在同乙個區域網內的es服務，只需要配置為同乙個clust.name 名稱即可成為
乙個es集群。集群能夠將同乙個索引的分片，自動分布到各個節點。並在高效的提供查詢服務的同時，自動協調每個節點的下線以及上線情況。
3、分片：將索引(相當於資料庫)劃分為多份的能力，允許水平分割和擴充套件，對個分片響應請求，提供效能和吞吐量
4、副本：建立分片的乙份或者多份的能力(相當於備份),在乙個節點失敗其餘節點可以頂上
1、index(索引，類似於mysql中的database。索引只是乙個邏輯上的空間，物理上是分為多個檔案來管理的；命名：全部小寫)
2、type(型別，類似於mysql中的table，根據使用者需求每個index中可以新建任意數量的type)
3、documents(文件，對應mysql中的行。有點類似於mongodb中的文件結構，每個document是乙個json格式的文字)
4、fields(可以理解為資料庫表的列)
elasticsearch不是乙個中間庫，是乙個集合了資料儲存資料分析的搜尋引擎伺服器。
1、get 請求指定的頁面資訊，並返回實體主體
2、post 向指定資源提交資料進行處理請求，資料被包含在請求體重。post請求可能會導致新的資源的建立和/或已有資源的修改
3、put向伺服器傳送的資料取代指定的文件的內容。
4、delete 請求伺服器刪除中的頁面
5、還有options trace connect head請求
6、提供了一套關於索引以及狀態檢視的restful風格api。至於什麼是restful風格服務，如下
談談到底什麼是rest風格架構設計？
一般底層的儲存，都是使用倒排索引
倒排索引源於實際應用中需要根據屬性的值來查詢記錄，這種索引表中的每一項都包括乙個屬性值和具有該屬性值的各記錄的位址，由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而被稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的檔案我們成為倒排索引檔案，簡稱倒排檔案(inverted file)
ElasticSearch使用入門
es的安裝 啟動 cd.elasticsearch 2 4 3 bin elasticsearch bin elasticsearch d 後台執行 es安裝驗證 注意 預設啟動的時候es繫結的網路ip是本機127.0.0.1，只能通過這個ip訪問 兩種修改方式 1 修改config elastic...
elasticsearch學習入門
由於es更新很快，本文這類快餐式的記錄僅供參考 es的官網有比較全面的api，但我看過以後感覺api的層次還是有點亂，至少沒有mongodb的文件那麼簡單易讀。從簡單的應用開始慢慢認識es的。比如要搭建個中文新聞資訊的搜尋引擎，新聞有 標題 內容 作者 型別 發布時間 這五個字段 我們要提供 標題和...
elasticsearch 入門學習
原文 1 思考 大規模資料如何檢索 當系統資料量上了10億 100億條的時候，我們在做系統架構的時候通常會從以下角度去考慮問題 2 傳統資料庫的應對解決方案 對於關係型資料，我們通常採用以下或類似架構去解決查詢瓶頸和寫瓶頸 3 非關係型資料庫的解決方案 對於nosql資料庫，以mongdb為例，其它...