立个Flag2022年春节看完ES视频，技能掌握达到80%
说明：本文是学习千锋教育视频课程的个人笔记记录，视频链接如下。感谢千峰教育，感谢讲师的讲解和分享
千锋教育ElasticSearch教程（深入讲解,一套掌握）
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Zz4y1R7tq?p=5&spm_id_from=pageDriver
1-7节笔记：
1介绍
1.1引言
1.在海量数据中执行搜索功能时，如果使用mysql，效率太低；
2.如果关键字输入的不准确，一样可以搜索到想要的数据；
3.将搜索关键字，以红色的字体展示。
1.2ES的介绍
ES是一个使用Java语言并且基于Lucene编写的搜索引擎框架，它提供了分布式的全文搜索功能，提供了一个统一的基于RESTful风格的WEB接口，官方客户端也对多种语言都提供了相应的API。
Lucence：Lucene本身就是一个搜索引擎的框架。直接使用成本太高。apache的项目，solr
分布式：ES主要是为了突出他的横向扩展能力；
全文检索：将一段词语进行分词，并且将分出的单个词语统一放到一个分词库中，在搜索时，根据关键字去分词库中检索，找到匹配的内容。（倒排索引）效率高，不是直接检索内容，而是去检索分词库。
RESTful风格的WEB接口：操作ES简单，只需要发送一个HTTP请求，并且根据请求方式的不同，携带参不同，执行相应的功能。
应用广泛：github,wiki,gold man等。
1.3官网
1.4ES和slor
1效率：solr在查询死数据时，速度相对ES更快一些，但是数据如果是实时变化的，solr的查询速度会降低很多，ES的查询效率基本没有变化；
2默认都是单节点，如果搭建集群，则solr搭建基于需要依赖zookeeper来帮助管理。ES本身就支持集群搭建，不需要第三方介入；
3关于社区和文档，solr社区火爆，但国内文档很少，但ES社区更火爆，中文文档健全。
4.ES对现在的云计算和大数据支持的特别好。
1.5倒排索引
客户端 ES服务（分词库+存放数据）
分词：根据一定规则拆分语句，并存放在分词库
步骤：
1.query：根据输入的关键字，去分词库中检索内容。
2.fetch:根据分词库中检索到的id,直接拉去指定数据。
a将存放的数据，以一定的方式进行分词，并且将分词的内容存放到一个单独的分词库中；
b当用户去查询数据时，会将用户的查询关键词进行分词；
c然后去分词库中匹配内容，最终得到数据的id标识；
d根据id标识去存放数据的位置拉取到指定的数据。
2 ES安装
2.1安装ES&Kibana（图形化界面）
通过docker的conpose容器管理即可
准备docker conpose文件.yml
version:“3.1”
services:
elasticsearch:
image：daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4（去浏览器找 ）
restart:always
container_name:elasticsearch
ports:
-9200:9200
kibana:
image：daocloud.io/library/kibana:6.5.4（去浏览器找 ）
restart:always
container_name:kibana
ports:
-5601:5601
environment:
- elasticsearch_url =http://192.168.199.109:9200
depends_on:
- elasticsearch
版本一定要统一。
创建文件夹并进入
cd /opt/
ls
mkdir docker_es
ls
cd docker_es/
clear
编辑文件
ls
vi docker-compose.yml
写入上述内容，并保存：wp
运行文件
ls
docker-compose up -d
查看日志，确认启动成功后访问
docker-compose logs -f
访问路径
192.168.199.109:9200
结果：返回json字符串即可
192.168.199.109:5601
结果：打开页面
其中
1.Dev-Tools:访问ES的入口，使用resful风格发送请求，查看发送结果；
2.Management中：Index Management
2.2安装IK分词器
ES是全文检索方式，默认分词对中文不太友好，只会分字。
elasticesarch-analysis-ik(注意版本6.5.4）
下载路径：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.5.4/elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip
（将该地址放到ES容器内部，并且指定到插件内部）
clear
ls
docker ps（看一下ES的标识）
docker exec -it c1 bash（c1是id，模糊匹配）进入ES的目录
ls
cd bin/
其中elasticsearch-plugin
./elasticsearch-plugin install （ik的下载路径）
1由于网络问题，采用国内路径下载；
2进入ES容器内部，跳转到bin目录下，执行bin目录下的脚本文件
./elasticsearch-plugin install http://tomcat01.qfjava.cn:81/^
(这是进入容器安装的，es容器关则ik关)
查看ik安装效果：
在kibana中，Dev-Tools，测试：
这里报错，注意是IK安装完成后，需要重启ES才会生效。
退出当前容器：
exit
docker ps（可以单独重启ES，而不用重启kibana)
docker restart c1(稍等片刻，再次测试）
clear
重启ES比较慢，可以查日志看看
docker logs -f c1(start即为启动成功)
》to be continue
