[](()ES核心概念理解
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1.索引
2.字段类型（mapping）
3.文档（documents）
4.分片（倒排索引！）
elasticsearch是面向文档 关系型数据库和elasticsearch客观的对比 一切都是JSON！
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计：
elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移
一个人就是一个集群！默认的集群名称就是elasticsearch
逻辑设计：
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一各顺序找到它:索引–>类型–>文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串。
文档
就是我们的一条条数据
user
1 zhangsan 18
2 lisi 20
3 wangwu 50
之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性:
-
自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !
-
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的!
- 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。
类型
- 就差不多mysql中的 int varchar
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么么娥子。
索引
就是数据库!
索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。
物理设计︰节点和分片如何工作
一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片( primary shard ,又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本( replica shard ,又称复制分片)
上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼?
倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容:
study every day， good good up to forever #文档1包含的内容
To forever，study every day， good good up #文档2包含的内容
为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:
完全过滤掉无关的所有数据，提高效率！
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
在elasticsearch中，索引(库)这个词被频繁使用，这就是术语的使用。在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢!如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。
接下来的一切操作都在kibana中的Dev Tools下的Console里完成。基础操作！
[](()IK分词器详解
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什么是IK分词器 ？
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如““我爱狂神”会被分为"我"∵爱"∵"狂”"神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。
如果要使用中文，建议使用ik分词器!
IK提供了两个分词算法:ik_smart和ik_max_word，其中 ik_ smart为最少切分， ik_ max_word为最细粒度划分!一会我们测试!/
安装
下载地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
1.下载完毕之后，放入到我们的elasticsearch插件即可
2.重启观察elasticsearch
注意一个小问题 elasticsearch和ik也要版本对应。。。
解决办法
方法一、等待ik更新或者降级elasticsearch版本，确保两者版本完全一致
方法二、修改ik的配置（非长久之计，可解燃眉之急）plugin-descriptor.properties，将version改为与elasticsearch的版本一致即可
3.使用kibana测试
其中 ik_ smart为最少切分
ik_ max_word为最细粒度划分!穷尽词库的可能！
发现问题 输入超级喜欢狂神说 狂神说被拆分成三个字 而且两种方法拆分是一样的
解决方法
重启es，发现狂神说是一个词了