elasticsearch是一款开源的分布式搜索、存储、分析引擎；它目前的时效为近实时性的。Solar也是顶级的开源搜索引擎，也是基于lucene；elasticsearch与Solar相比安装更加简单，对于一些复杂的搜索支持更好，在大数据量下，elasticsearch的性能更好，现在被很多公司大量的使用。
我们可以看到数据库搜索引擎排名已经很高了
DB-Engines Ranking - popularity ranking of database management systems
2、Elasticsearch发展 2.1 Elasticsarch发展史2004年，shay banon基于lucene开发了compass。
2010年，shay banon重构了compass，取名为elasticsearch，使其支持分布式和水平扩展。
2012年，Elasticsearch BV公司被创建，围绕Elasticsearch及相关软件提供商业服务和产品。
2015年，Elasticsearch公司更名为Elastic.
Lucene 是一个高性能的搜索引擎库，它提供索引数据和搜索数据的功能，内部非常复杂，elasticsearch利用了lucene的高性能，封装了它的复杂性，对外可以提供rest接口，不同语言的应用都可以调用。
轶事：
2004年，shay banon失业了，准备给他厨师老婆做一个食谱的搜索引擎，如果直接使用Lucene很难，所以他把使用lucene抽象了一下，并开源了，开发者可以直接在程序里使用compass来进行搜索，2010年的时候，它已经重构了compass，取名为elasticsearch，支持分布式和水平扩展。
2.2 Elasticsarch重要版本Elastic的版本维护政策维护当前主要版本的最新次要版本，以及上一个主要版本的最新次要版本，例如7.10.2，7主版本，10为次要版本，2为修复bug的版本。它的具体的版本政策可以查看（https://www.elastic.co/cn/support/eol），elasticsearch主要版本特性如下：
在实际生产中推荐采用7.x，官方做了很多优化，性能更好，功能更强大。
3、Elasticsearch应用场景Elastic公司围绕着elasticsearch构建一整套生态系统，适用了很多热门的使用场景
3.1 Elastic生态圈2013年logstash被收购，同年kibana加入elastic公司，后续它陆续收购了beat、prealert(机器学习)等公司，将其纳入到elastic生态圈。
3.2 使用场景beats，轻量数据采集器，可收集文件、网络包等数据，它们安装在目标服务器作为代理，转发数据到logstash或elasticsearch上。
X-Pack，商业套件，提供了一些增值服务，有些组件也开源了。
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网站搜索
设计了丰富的api来提供搜索服务，github、stackoverflow等网站的搜索都是基于elasticsearch。
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日志
将分散的日志，集中化存储到elasticsearch上。
日志管理一般分为：日志收集，格式化，检索，风险告警。
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数据库同步
通过某种同步机制将数据库某个表的数据同步到elasticsearch上，然后提供搜索服务。
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指标分析
提供了分组查询、top查询、排序、相关度打分，可以进行数据分析
如上图所示，elasticsearch整体的功能划分：
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restful api，表示提供rest风格的api来实现编程何管理
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Transport, 网络传输模块，支持http，thrift等主流协议，默认tcp
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scripting，脚本语言，支持使用groovy、painless等脚本语言
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3rd plugin，支持第三方插件
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Index module 索引文档、search module，搜索文档
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River，支持接入其它数据源
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Jmx，监控
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Discovery，服务发现模块
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Lucene directory，底层存储基于lucene实现
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Gateway，可以持久化到本地或者其它文件系统
开发视角：
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文档
可搜索的最小单位，我们向elasticsearch存储的一条数据，就是一个文档。每个文档都有一个id，可以自己指定，也可以让elasticsearch生成。
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索引
索引是文档的容器，一类文档的集合。可以对文档元数据进行定义，比如名称、类型等。在物理上，索引的数据分布在分片上。
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Type
在7.0以前，一个索引可以定义多个type，7.0版本后，type废除了，只有一个type为“_doc”。
系统视角：
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集群
一个elasticsearch集群由多个节点构成，它的分布式架构支持存储水平扩容，并且依靠副本可用性也很高。
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节点
一个节点就是一个elasticsearch实例，即一个java进程。节点根据功能可以划分多种角色，比如主节点、数据节点、协调节点、ingest节点等。默认一个节点这些角色都承担。
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分片
为了解决数据水平扩展，通过分片将数据分散到集群的节点上。一个索引分片数的设计需要提前做好评估，太大和太小都不好，具体怎么评估，后续的文章会来探讨。
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安装java8环境，7.0后的elasticsearch版本，内置了java环境
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下载elasticsearch二进制文件（7.10.2）
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-10-2
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启动elasticsearch集群（3节点）
启动命令：
bin/elasticsearch -E node.name=node0 -E cluster.name=mylocalcluster -E path.data=node0_databin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=mylocalcluster -E path.data=node1_databin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=mylocalcluster -E path.data=node2_data
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接口查看状态
节点的状态（http://localhost:9200）
{ "name" : "node0", //节点名称 "cluster_name" : "mylocalcluster", //集群名称 "cluster_uuid" : "nTdmburYQPmB2Ppmw0UhiQ", "version" : { "number" : "7.10.2", "build_flavor" : "default", "build_type" : "zip", "build_hash" : "747e1cc71def077253878a59143c1f785afa92b9", "build_date" : "2021-01-13T00:42:12.435326Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.7.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search"}集群的状态（http://localhost:9200/_cat/nodes）
127.0.0.1 31 78 11 cdhilmrstw * node0 //*表示是主节点127.0.0.1 33 78 10 cdhilmrstw - node1127.0.0.1 33 78 9 cdhilmrstw - node2
集群的健康状态（http://localhost:9200/_cat/nodes）
{ "cluster_name": "mylocalcluster", "status": "green", //集群状态 "timed_out": false, "number_of_nodes": 3,//节点数 "number_of_data_nodes": 3,//数据节点数 "active_primary_shards": 0, "active_shards": 0, "relocating_shards": 0, "initializing_shards": 0, "unassigned_shards": 0, "delayed_unassigned_shards": 0, "number_of_pending_tasks": 0, "number_of_in_flight_fetch": 0, "task_max_waiting_in_queue_millis": 0, "active_shards_percent_as_number": 100.0} -
安装kibana来管理elasticsearch
下载kibana安装包
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana
配置
configkibana.yml配置指向elastisearch集群
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200","http://localhost:9201","http://localhost:9202"] i18n.locale: "zh-CN"
启动kibana，执行命令bin/kibana
进入管理界面
http://localhost:5601
导入样本数据（可选，可以自己验证功能）
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Kibana查看elasticsearch索引和数据
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安装cerebro可视化的查看集群状态
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下载https://github.com/lmenezes/cerebro/releases
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cerebro-0.9.4confapplication.conf
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修改配置文件
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启动bincerebro.bat
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查看管理界面http://localhost:9000
添加文档
POST user/_doc{ "name" : "xiao ming", "age" : 12}
注意post（自动生成id）、put（可以指定Id。如果id已经存在报错）效果是不一样的
查询文档
GET /user/_doc/2
更多的api可以查看官方文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/docs.html
6、总结本篇文章先是介绍了elasticsearch的发展历史以及重大版本说明，知道7.x版本以后已经不支持自定义type了。接着介绍了elascitc公司生态圈以及elasticsearch的使用场景，知道了elasticsearch主要用于全文检索、日志等热门的场景中。然后通过一个elasticsearch集群搭建和相关组件的安装，快速上手了下文档基础操作。最后对elasticsearch整体功能、集群、节点、分片等主要概念做了一些简单说明，这样我们对elasticsearch有了大概的了解。后面的文章会对elasticsearch的功能和核心原理进行进一步探讨。
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