.net Elasticsearch 学习入门笔记

一. es安装相关
1.elasticsearch安装
  运行http://localhost:9200/
2.head插件
3.bigdesk插件安装
(安装细节百度:windows elasticsearch 安装，有详细内容)

二. es插件相关
http://www.searchtech.pro/elasticsearch-plugins (es 插件大全)
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik (ik 项目)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (ES的插件  监控 节点状态 ， 也可以调试你的ES查询)
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/tree/master (2.1.1 + 1.6ik  还有拼音  和其他分词器 集成好了)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (类似head的插件)
https://www.elastic.co/downloads/marvel （监控ES健康状态）
konf插件 (据说能看集群负载)

三.es C# 客户端示例

1. 包下载elasticsearch.net,nest 组件。
   nest组件会依赖下载elasticsearch组件。
   使用文档：http://nest.azurewebsites.net/
   备注：.net 使用es的相对少一些，es版本更新也很快，很多使用也都是靠自己揣摩。多交流，多分享。
2. 创建连接客户端
     public ElasticClient GetClient()
        {
            var node = new Uri("http://192.168.17.54:9200");

var settings = new ConnectionSettings(
                node,
                defaultIndex: "my-application"

);
            return new ElasticClient(settings);
        }
3. 创建索引模型（索引结构）
[ElasticType(IdProperty = "Id", Name = "Person")]
        public class Person
        {
           [ElasticProperty(Name = "Id", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.NotAnalyzed)]
            public string Id { get; set; }
            public string Firstname { get; set; }
            public string Lastname { get; set; }
            public string[] Chains { get; set; }
          
[ElasticProperty(Name = "content", Type = FieldType.String, Index =
FieldIndexOption.Analyzed, Analyzer = "ik_max_word")]
            public string Content { get; set; }
        }
     备注：其他人提供的model示例，更详细些，可下载附件。
4. 索引内容（创建索引）
  private void btnIndex_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //var client = new ElasticsearchClient();
            ////index a document under /myindex/mytype/1
            //var indexResponse = client.Index("myindex", "mytype", "1", new { Hello = "World" });
            var client2 = GetClient();

//client2.CreateIndex("test");
            //client2.Map<Person>(c => c.MapFromAttributes());

IEnumerable<Person> persons = new List<Person>
            {
                new Person()
                {
                    Id = "4",
                    Firstname = "aaa",//Boterhuis-040
                    Lastname = "Gusto-040",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "5",
                    Firstname = "sales@historichousehotels.com",
                    Lastname = "t Boterhuis 1",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "6",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "sales@historichousehotels.com",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "7",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                 new Person()
                {
                    Id = "8",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
            };
            //foreach(var p in persons)
            client2.IndexMany<Person>(persons,"test");
        }
5. 简单搜索示例
  var client = GetClient();
            var rs = client.Search<Person>(s => s.Index("test").QueryString(this.textBox1.Text));
            this.richTextBox1.Text = JsonConvert.SerializeObject(rs.Documents);
6. 索引更新
 private void btnUpdate_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();

client2.Update<Person, object>(u => u
             .Index("test")
            .Id(4)
            .Doc(new { Id="4", Firstname = "United States" })
            .RetryOnConflict(3)
            .Refresh()
           );

//var u1 =  new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "Boterhuis-040",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
            //    };
            //var u2 = new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "United States",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[] { "a", "b", "c" },
            //    };
            //client2.Update<Person,Person>(u1,u2).
        }

7. 索引删除
 private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();
            client2.DeleteIndex("test");
            client2.DeleteIndex("my-application");
        }
8. 总结
以上示例代码，简单的应用已经足够用。其他的就是高亮和分组。可以看文档。

四. es 集群
 es 默认是一个集群，相对solr云来说配置更简单，搭建更方便些。但是更多还是要根据业务进行自己的集群设计还是好费很多时间，很多精力。（上手容易，用好难）

五. es 与solr 对比
个人目前了解的：
原来solr资料比较多，现在貌似es的资料更多一点。solr是官方英文pdf，es也是英文的。
原来solr还有中文书籍，现在貌似没有了。es 目前还有几本书籍，但是讲的es版本略有老旧。
solr上手相对es略微难些。
（n年前，我用的是solr，那时候还没有solrcloud；es还没有出来，那时候solr资料反而多。个人也实现了自己的solr集群方案。其他的功能上的对比，还是百度，不重复。）

六. 如果es客户端调试请求
建议下载HTTPAnalyzer之类的tcp拦截工具。这样可以拦截验证sdk出来的请求连接，对比资料和书籍看下哪些参数写错了，对调试很有帮助。

七. es 附录
es术语介绍：
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。注意，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，当某个节点的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，也是其他存储方式（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索引快照的存储方式。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本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再
重新启动时，就会从gateway中读取索引备份数据。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）。