1. 起步

1. 建demo工程，看文档，做典型demo

2. 资源列表：

http://es.xiaoleilu.com/010_Intro/10_Installing_ES.html

3. 启动：

elasticsearch.bat

启动完成后

用ARC工具访问 http://localhost:9200/

这说明你的ELasticsearch集群已经启动并且正常运行，接下来我们可以开始各种实验了。

https://imququ.com/post/elasticsearch.html 用ElasticSearch进行全文搜索示例

2. 安装分词器

编译IK分词器

E:\002.tools\apache-maven-3.0.4\bin\mvn.bat package

编译过程中遇到早先配置的oschina镜像停止了

用 <url>http://repo2.maven.org/maven2/</url>

修改 C:\Users\chen.simon\.m2 settings.xml配置

如果一切顺利，在 target/releases/ 目录下可以找到编好的文件。将其解压并拷到 ~/es_root 对应目录：

mkdir -p ~/es_root/plugins/ik/

unzip target/releases/elasticsearch-analysis-ik-1.9.0.zip -d ~/es_root/plugins/ik/

elasticsearch-analysis-ik 的配置文件在 ~/es_root/plugins/ik/config/ik/ 目录，很多都是词表，直接用文本编辑器打开就可以修改，改完记得保存为 utf-8 格式。

现在再启动 Elasticsearch 服务，如果看到类似下面这样的信息，说明 IK Analysis 插件已经装好了：

java.lang.IllegalArgumentException: Plugin [analysis-ik] is incompatible with Elasticsearch [2.4.0]. Was designed for version [2.3.0]

晕这个版本不兼容elasticsearch2.4.0

去github重新找

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v1.10.0/elasticsearch-analysis-ik-1.10.0.zip

这个是匹配的并且这个是编译好的无需mvn package 直接解开用

将他source包拿下来以便以后使用

增加java启动参数以便调试

在elasticsearch.bat中 "%JAVA_HOME%\bin\java开头的这一行 %JAVA_OPTS%后面 -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8500,server=y,suspend=y

elasticsearch所在路径不能有含有空格否则会出现诡异的权限问题(空格转成了%20了)

配置同义词

Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter。为了能让 IK 和 synonym 同时工作，我们需要定义新的 analyzer，用 IK 做 tokenizer，synonym 做 filter。听上去很复杂，实际上要做的只是加一段配置。

打开 ~/es_root/config/elasticsearch.yml 文件，加入以下配置：

index:

  analysis:

    analyzer:

      ik_syno:

          type: custom

          tokenizer: ik_max_word

          filter: [my_synonym_filter]

      ik_syno_smart:

          type: custom

          tokenizer: ik_smart

          filter: [my_synonym_filter]

    filter:

      my_synonym_filter:

          type: synonym

          synonyms_path: analysis/synonym.txt

以上配置定义了 ik_syno 和 ik_syno_smart 这两个新的 analyzer，分别对应 IK 的 ik_max_word 和 ik_smart 两种分词策略。根据 IK 的文档，二者区别如下：

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌」，会穷尽各种可能的组合；
ik_smart：会将文本做最粗粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」；

ik_syno 和 ik_syno_smart 都会使用 synonym filter 实现同义词转换。为了方便后续测试，建议创建~/es_root/config/analysis/synonym.txt 文件，输入一些同义词并存为 utf-8 格式。例如：

ua,user-agent,userAgent

js,javascript

谷歌=>google

----

准备测试

3. 基本概念

4. 创建index

响应：

这就创建了一个simon的index 相当于mysql的database 再次发送这个请求服务器就回400 bad request

注意此时http method 为put

如果使用get的http method 便能查询到此index的信息：

查询index

http://localhost:9200/_cat/indices?v

GET

5. 创建mapping

Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型、所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键。创建 Mapping 的代码示例如下：

url http://localhost:9200/simon/_mapping/article

{

    "properties": {

        "title": {

            "type": "string",

            "term_vector": "with_positions_offsets",

            "analyzer": "ik_syno",

            "search_analyzer": "ik_syno"

        },

        "content": {

            "type": "string",

            "term_vector": "with_positions_offsets",

            "analyzer": "ik_syno",

            "search_analyzer": "ik_syno"

        },

        "slug": {

            "type": "string"

        },

        "tags": {

            "type": "string",

            "index" : "not_analyzed"

        },

        "update_date": {

            "type" : "date",

            "index" : "not_analyzed"

        }

    }

}

注意：如果报 elasticseatch analyzer [ik_syno] not found for field 则需要检查elasticsearch.yml文件中是否配置了此分析器

响应：

6. 加入数据

url http://localhost:9200/simon/article/1 方法：put

1表示这条数据的id

报文:

{

    "title" : "什么是 JS？",

    "slug" :"what-is-js",

    "tags" : ["JS", "JavaScript", "TEST"],

    "content" : "JS 是 JavaScript 的缩写！",

    "update_date" : "2015-12-15T13:05:55Z"

}

如何不指定id ，自动生成

http://localhost:9200/simon/article/_search 这个可以查到加入的数据

简单的查询也可以 http://localhost:9200/simon/article/_search?q=js

更复杂的查询就需要 query dsl了

7. 其他

查询所有index