ElasticSearch 是目前非常流行的搜索引擎，对海量数据搜索是非常友好，并且在高并发场景下，也能发挥出稳定，快速特点。也是大数据和索搜服务的开发人员所极力追捧的中间件。虽然 ElasticSearch 深受大家的喜爱，但是它的迭代速度之快，所以在相关社区老是有听说到学不动了的话语，也正是这种不断完善，才能拥有现在的社区活跃。我使用 ElasticSearch 时，从 5.x 到 6.x 版本，再到现在接触到 7.x 版本。从版本升级中，也看到了 ElasticSearch 对主流技术变化的拥抱，最明显的是新版 JDK 版本的支持及容器技术的支持。
安装
本文基于目前最新版本ElasticSearch-7.5.0进行操作，如官网下载太慢，可在【ytao公众号】中发送es获取下载链接。
安装环境及本文相关包：
操作系统 CentOS 7.5 64位
ElasticSearch 7.5.0
Kinbana 7.5.0
JDK 环境
ElasticSearch 在 7.x 中自带 JDK 环境，所以现在不一定要安装 JDK。默认是先判断当前服务器是否安装 JDK，如果安装了就使用服务器已安装的 JDK，否则会使用自带的 JDK，当然这个也是可以手动设置。
创建启动账号
由于 ElasticSearch 默认是不支持 root 账号权限启动，所以第一步要先创建启动账号。
创建一个 ElasticSearch 的运行组 es:
groupadd es
在 es 组中创建用户：
useradd elastic -g es
设置新用户密码：
passwd elastic
给解压出的 ElasticSearch 包授权：
chown -R elastic:es elasticsearch-7.5.0
修改配置文件
进入到/elasticsearch-7.5.0目录，在config目录里有个elasticsearch.yml文件，修改里面当前需要的配置。
- cluster.name 是所属集群的名称
- node.name 当前节点名称
- network.host 当前节点所绑定地址，绑定到
0.0.0.0所有的访问 - http.port 对外提供服务的端口号
- path.data 数据存储目录，这个我一般不适用默认目录，但是要给自定义的目录授权
- path.log 日志目录，和 path.data 类似配置
另外一个重要的配置，在当前目录中的jvm.options文件设置。
这里设置堆内存大小，建议设置机器内存的 50% 大小。
-Xms4g
-Xmx4g
其他配置暂时没用到，暂不分析，今后的文章中用到再进行讲解。
启动
安装配置文件设置的值默认启动，直接执行./bin/elasticsearch，果然不出乎所意料，启动异常。
上图中抛了两个异常。
- 第一个是说虚拟内存太小，至少需要 262144。
- 第二个当前默认配置不适合，[discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes]配置中至少有一个配置。
现在就增大服务器虚拟内存：
# 编辑 sysctl.conf 文件
vim /etc/sysctl.conf
# 在 sysctl.conf 中添加
vm.max_map_count=262144
# 查看刚设置的是否生效
sysctl -p
设置 cluster.initial_master_nodes 配置参数：
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
再次启动完成后，没有异常抛出，访问ip:9200，返回数据信息，其中包括集群名称，节点名，版本信息等等：
基本操作API
在进行 API 操作前先安装 kibana，以下命令执行将全部在 kibana 中执行。解压 kibana 后，在kibana.yml中设置 ElasticSearch 地址elasticsearch.hosts: ["http://ip:9200"]。通过bin/kibana进行启动。安装比较简单，这里不做详细阐述。
索引操作
创建索引
创建 person 索引例子，number_of_shards 为分片数量，number_of_replicas 为索引的副本数，这里主要演示创建索引时可设置一些相关参数，且为非必填项。
PUT /person
{
"mappings" : {
"properties": {
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256 // 长度超过ignore_above设定的值，不会被索引或存储
}
}
}
}
},
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
}
}
执行命令结果：
查询索引
使用 GET 请求方式查询索引信息：
GET /person
返回结果
删除索引
使用 DELETE 请求方式:
# 删除 person 索引
DELETE /person
# 删除全部索引
DELETE /_all
# 通配符删除
DELETE /person*
mapping 操作
查询 person 索引的 mapping ：
GET /person/_mapping
向 person 索引中添加 remark 字段，之前 mapping 中的 name 不会被删除，。
POST /person/_mapping
{
"properties" : {
"remark2" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
文档操作
添加文档
添加文档有两种方式，第一种就是使用指定索引的 type 添加文档，7.x开始，type 指定只能是 _doc 值，同时也是不支持多 type 的（ps：之前使用type主要用来将索引逻辑分区）。第二种就是使用 _create 进行创建数据。
index 方式添加文档
使用_doc API向 person 中添加文档：
PUT /person/_doc/1
{
"name":"ytao",
"blog":"公众号 ytao",
"remark":"https://ytao.top"
}
添加文档后返回的数据：
上面命令执行过程，如果索引或 mapping 不存在，都会自动创建。这里的 id 我们也可以自动生成，但是请求不能使用 PUT 方式，要改为 POST 方式。
POST /person/_doc/
{
"name":"ytao",
"blog":"公众号 ytao",
"remark":"https://ytao.top"
}
如果上面我们插入 id 为 1 的文档重复执行，那么会先删除掉旧的文档，再引用新的文档，并且所对应的_version版本号值会较之前的 +1。
create 方式添加文档
使用_create API向 person 添加文档：
PUT /person/_create/2
{
"name":"yangtao",
"blog":"ytao's blog",
"remark":"coder"
}
这里 id 必须指明，否则添加失败，并且文档中已存在的 id 不能进行添加。
获取和查询文档
根据 id 获取文档
使用 GET 获取文档：
GET /person/_doc/1
返回数据中：
根据字段进行查询
使用_search API进行查询，这里暂时不做深入讲解。
查询 name 为 ytao 的文档，并且通过from=0&size=2分页查询。
# q 为查询参数，查询的字段和值用 : 进行分割
GET /person/_search?q=name:ytao&from=0&size=2
返回结果：
更新文档
更新文档使用 _update API进行更新。更新内容必须包含在doc中。更新对源数据只能是添加或修改字段，这也是和使用_doc添加数据的区别，不是通过删除旧的文档进行更新的。
POST /person/_update/1
{
"doc":{
"blog":"ytao's blog"
}
}
删除文档
文档删除使用 DELETE 请求，然后指定 id：
DELETE /person/_doc/1
批量操作文档
批量处理可以一次请求中处理多个任务，使用_bulk API进行。
下面就以索引添加方式添加一个文档到索引中，然后更新文档中 blog 字段为例。
POST _bulk
{"index":{"_index":"person", "_id":1}}
{"name":"ytao","blog":"公众号 ytao","remark":"https://ytao.top"}
{"update":{"_index":"person", "_id":1}}
{"doc":{"blog":"ytao's blog"}}
返回结果中，按每一个操作分别返回结果信息，当其中有请求错误时，不会影响其他请求操作。
批量获取文档
批量获取文档，使用_mget API进行，通过一次指定多个文档 id，进行请求。
例如在 person 索引中获取 id 为 1,2 的文档：
POST _mget
{
"docs":[
{
"_index": "person",
"_id": 1
},
{
"_index": "person",
"_id": 2
}
]
}
返回结果：
批量查询文档
批量查询文档，使用_msearch API进行，将多个查询整合到一个请求中。
下面就是分别在指定索引中查询的不同条件。
GET /person/_msearch
{"index":"person"}
{"query":{"match":{"blog":"ytao's blog"}}}
{"index":"person"}
{"query":{"match":{"remark":"coder"}}}
返回结果：
总结
本文对 ElasticSearch 的最基础的，常用的操作 API，这里已经介绍完毕。要想学习 ElasticSearch，建议从 API 操作入手，千万别上来就直接拿着代码就干，虽然各语言都已提供相关工具包，但是这些封装也都是基于 API 上的。更多的 API 在今后文章涉及时再进行分析。
更多 API 相关信息，建议查阅官网，这里有比较详细的介绍：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/rest-apis.html
个人博客： https://ytao.top
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