Elasticserach实战

Elasticsearch的整体架构图

    为了实现容错，Elasticsearch会把查询文档集合分解为多个小的索引，每一个小的索引就叫做分片（shards）。每一个分片都可以有0到多个副本（replicas），而每一个副本也都是分片的完整复制品，这样也提高了查询速度。

    一旦Elasticsearch的某个结点数据损坏或服务不可用的时候，就可以以用其它节点来代替坏掉的节点，以达到高可用的目的。当有节点加入或退出时，主节点会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，当“挂掉”的节点再次重新启动的时候也会进行数据恢复（recovery）。

安装

http://127.0.0.1:9200/

head:http://127.0.0.1:9100/

使用postman测试API

查看状态：http://127.0.0.1:9200/_stats

查看分片的状态：http://127.0.0.1:9200/_cluster/health

定义索引结构

导入数据

搜索数据

开发中文搜索引擎

中文分词插件：IK分词插件

Mapping详解

在使用数据库时，通过DDL（Data Definition Language）定义模式（Schema）

Elasticsearch也需要知道每个字段是什么类型。

ES中的索引模式叫做Mapping。索引中的每个文档都有一个type（类型），每个type拥有自己的模式或者模式定义（Schema Definition）。一个Mapping中定义的有字段类型、每个字段的数据类型，以及字段被ES处理的方式。Mapping还可用于设置关联到type上的元数据。

首先创建索引，然后再创建索引上的类型。例如，，创建一个叫做test的索引

创建模式，如定义一个搜索书籍的模式Schema

接着通过元字段“_parent”定义一个父子关系模式

修改模式：将新类型添加到现有的索引中，或将新字段添加到现有类型中。

Mapping一旦创建，只能增加字段，而不能修改已有的Mapping字段，因此可以创建一个新的索引。

字符串类型可以按词建立全文索引。可以使用分词器analyzer来实现不同的切分效果。内置standard（标准分词，中文切分成单个汉字），english分词器对英文更加只能，可以识别单数、复数、大小写和stopwords等；chinese分词器

深入源码分析

Lucene和网络通信框架Netty

提高搜索相关性

BM25检索模型

学习评分：根据用户的点击日志分析

查询意图识别

图像特征提升检索体验

搜索界面开发

搜索框和结果列表

Word2vec挖掘相关搜索词

Elastic栈系统监控