http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/ (中文)
在Elasticsearch中，文档术语一种类型(type)，各种各样的类型存在于一个索引中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处：
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)
一个Elasticsearch集群可以包含多个索引（数据库），也就是说其中包含了很多类型（表）。这些类型中包含了很多的文档（行），然后每个文档中又包含了很多的字段（列）
Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎。它能帮助你搜索、分析和浏览数据，而往往大家并没有在某个项目一开始就预料到需要这些功能。Elasticsearch之所以出现就是为了重新赋予硬盘中看似无用的原始数据新的活力。
无论你是需要全文搜索、结构化数据的实时统计，还是两者的结合，这本指南都会帮助你了解其中最基本的概念，从最基本的操作开始学习Elasticsearch。之后，我们还会逐渐开始探索更加复杂的搜索技术，你可以根据自身的学习的步伐。
Elasticsearch并不是单纯的全文搜索这么简单。我们将向你介绍讲解结构化搜索、统计、查询过滤、地理定位、自动完成以及你是不是要查找的提示。我们还将探讨如何给数据建模能提升Elasticsearch的性能，以及在生产环境中如何配置、监视你的集群。
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。
我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望 有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开 始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的。
安装
以windows操作系统和ES0.19.7版本为例：
①下载elasticsearch-0.19.7.zip
②直接解压至某目录，设置该目录为ES_HOME环境变量
③安装JDK，并设置JAVA_HOME环境变量
④在windows下，运行 %ES_HOME%inelasticsearch.bat即可运行
分布式搜索elasticsearch单机与服务器环境搭建
先到http://www.elasticsearch.org/download/下 载最新版的elasticsearch运行包，本文写时最新的是0.19.1，作者是个很勤快的人，es的更新很频繁，bug修复得很快。下载完解开有三 个包:bin是运行的脚本，config是设置文件，lib是放依赖的包。如果你要装插件的话就要多新建一个plugins的文件夹，把插件放到这个文件 夹中。
1.单机环境：
单机版的elasticsearch运行很简单，linux下直接 bin/elasticsearch就运行了，windows运行bin/elasticsearch.bat。如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的，只要cluster.name设置一致，并且机器在同一网段下，启动的es会自动发现对方，组成集群。
2.服务器环境：
如果是在服务器上就可以使用elasticsearch-servicewrapper这个es插件，它支持通过参数，指定是在后台或前台运行es，并且支持启动，停止，重启es服务（默认es脚本只能通过ctrl+c关闭es）。使用方法是到https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper下载service文件夹，放到es的bin目录下。下面是命令集合：
bin/service/elasticsearch +
console 在前台运行es
start 在后台运行es
stop 停止es
install 使es作为服务在服务器启动时自动启动
remove 取消启动时自动启动
在service目录下有个elasticsearch.conf配置文件，主要是设置一些java运行环境参数，其中比较重要的是下面的
参数：
#es的home路径，不用用默认值就可以
set.default.ES_HOME=<Path to ElasticSearch Home>
#分配给es的最小内存
set.default.ES_MIN_MEM=256
#分配给es的最大内存
set.default.ES_MAX_MEM=1024
# 启动等待超时时间（以秒为单位）
wrapper.startup.timeout=300
# 关闭等待超时时间（以秒为单位）
wrapper.shutdown.timeout=300
# ping超时时间(以秒为单位)
wrapper.ping.timeout=300
安装插件
以head插件为例：
联网时，直接运行%ES_HOME%inplugin -install mobz/elasticsearch-head
不联网时，下载elasticsearch-head的zipball的master包，把内容解压到%ES_HOME%pluginhead\_site目录下，[该插件为site类型插件]
安装完成，重启服务，在浏览器打开 http://localhost:9200/_plugin/head/ 即可
ES概念
cluster
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说 的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通 信和与整个es集群通信是等价的。
shards
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas
代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river
代表es的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服 务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia 的。
gateway
代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个es集群关闭再 重新启动时就会从gateway中读取索引数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和 amazon的s3云存储服务。
discovery.zen
代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
分布式搜索elasticsearch中文分词集成
elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件，效果不是很好，好在国内有medcl大神（国内最早研究es的人之一）写的两个中文分词插件，一个是ik的，一个是mmseg的，下面分别介绍下两者的用法，其实都差不多的，先安装插件，命令行：
安装ik插件：
plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik/1.1.0
下载ik相关配置词典文件到config目录
- cd config
- wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ik.zip --no-check-certificate
- unzip ik.zip
- rm ik.zip
安装mmseg插件：
- bin/plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/1.1.0
下载相关配置词典文件到config目录
- cd config
- wget http://github.com/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg/mmseg.zip --no-check-certificate
- unzip mmseg.zip
- rm mmseg.zip
分词配置
ik分词配置，在elasticsearch.yml文件中加上
- index:
- analysis:
- analyzer:
- ik:
- alias: [ik_analyzer]
- type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
或
- index.analysis.analyzer.ik.type : “ik”
这两句的意义相同
mmseg分词配置，也是在在elasticsearch.yml文件中
- index:
- analysis:
- analyzer:
- mmseg:
- alias: [news_analyzer, mmseg_analyzer]
- type: org.elasticsearch.index.analysis.MMsegAnalyzerProvider
或
- index.analysis.analyzer.default.type : "mmseg"
mmseg分词还有些更加个性化的参数设置如下
- index:
- analysis:
- tokenizer:
- mmseg_maxword:
- type: mmseg
- seg_type: "max_word"
- mmseg_complex:
- type: mmseg
- seg_type: "complex"
- mmseg_simple:
- type: mmseg
- seg_type: "simple"
这样配置完后插件安装完成，启动es就会加载插件。
定义mapping
在添加索引的mapping时就可以这样定义分词器
- {
- "page":{
- "properties":{
- "title":{
- "type":"string",
- "indexAnalyzer":"ik",
- "searchAnalyzer":"ik"
- },
- "content":{
- "type":"string",
- "indexAnalyzer":"ik",
- "searchAnalyzer":"ik"
- }
- }
- }
- }
indexAnalyzer为索引时使用的分词器，searchAnalyzer为搜索时使用的分词器。
java mapping代码如下：
- XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
- .startObject("page")
- .startObject("properties")
- .startObject("title")
- .field("type", "string")
- .field("indexAnalyzer", "ik")
- .field("searchAnalyzer", "ik")
- .endObject()
- .startObject("code")
- .field("type", "string")
- .field("indexAnalyzer", "ik")
- .field("searchAnalyzer", "ik")
- .endObject()
- .endObject()
- .endObject()
- .endObject()
定义完后操作索引就会以指定的分词器来进行分词。
附：
ik分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
mmseg分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg
如果觉得配置麻烦，也可以下载个配置好的es版本，地址如下：https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf
elasticsearch的基本用法
最大的特点：
1. 数据库的 database, 就是 index
2. 数据库的 table, 就是 tag
3. 不要使用browser， 使用curl来进行客户端操作. 否则会出现 java heap ooxx...
curl: -X 后面跟 RESTful ： GET, POST ...
-d 后面跟数据。 (d = data to send)
1. create:
指定 ID 来建立新记录。 （貌似PUT， POST都可以）
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md/2 -d '
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}'
使用自动生成的 ID 建立新纪录：
$ curl -XPOST localhost:9200/films/md -d '
{ "name":"ma da jia si jia3", "tag": "good"}'
2. 查询：
2.1 查询所有的 index, type:
$ curl localhost:9200/_search?pretty=true
2.2 查询某个index下所有的type:
$ curl localhost:9200/films/_search
2.3 查询某个index 下， 某个 type下所有的记录：
$ curl localhost:9200/films/md/_search?pretty=true
2.4 带有参数的查询：
$ curl localhost:9200/films/md/_search?q=tag:good
{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"film","_type":"md","_id":"2","_score":1.0, "_source" :
{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}},{"_index":"film","_type":"md","_id":"1","_score":0.30685282, "_source" :
{ "name":"ma da jia si jia", "tag": "good"}}]}}
2.5 使用JSON参数的查询： （注意 query 和 term 关键字）
$ curl localhost:9200/film/_search -d '
{"query" : { "term": { "tag":"bad"}}}'
3. update
$ curl -XPUT localhost:9200/films/md/1 -d { ...(data)... }
4. 删除。 删除所有的：
$ curl -XDELETE localhost:9200/films