ElasticSearch7.x.x
liang
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9 分钟

版本：ElasticSearch7.x.x 相对于来说是目前最新的

ElasticSearch一下文中简称 Es

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讲哪些？

  1. 聊一个人
  2. Es概述
  3. Es相关安装
  4. 核心概念
  5. 分词器ik
  6. RestFult 操作 Es
  7. CRUD
  8. SpingBoot+京东爬虫采集数据+全文搜索

以后只要涉及到大数据，需要用到搜索，就可以使用Es！

1、聊一个人

Doug Cutting 是一位美国工程师，迷上了搜错引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库，命名为Lucene. Lucene 是用java写的，目标是为各种中小型应用软件加入全文搜索功能。Lucene是一套信息检索工具包，并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能。因此在使用Lucenen时仍需关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。

Doug Cutting

该项目早期被发布在Doug Cutting的个人网站，后来成为了Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。后来在Lucene的基础上开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎，命名为Nutch.

Nutch 是一个建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序，它在Lucene的基础上加了爬虫和一些网页相关的功能，目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络上的搜索上。

随着时间的推移，作为互联网搜索引擎，都面临对象“体积”不断增大的问题。需要存储大量的网页，并不断优化自己的搜索算法，提升搜索效率。

在2004年，Doug Cutting实现了分布式文件存储系统，并将它命名为NDFS(Nutch Distributed File System)。后来他加入了雅虎，将NDFS和MapReduce进行了改造，并重新命名为Hadoop(NDFS也改名为HDFS,Hadoop Distributed File System). 这就是大名鼎鼎的大数据框架系统–Hadoop的由来，而Doug Cutting则被人称为Hadoop之父。

2、Es概述

​2004年，为了支持老婆成为大厨的梦想， 程序员Shay Banon从美国搬到了伦敦。

Shay Banon

作为一名极客程序员，这时他失业在家，靠老婆工资生活。正好老婆需要找一个好的菜谱管理软件，这个任务自然落到了他头上。按照程序员选软件的标准，Shay评测了市场上的菜谱管理软件，没有一个让他满意。

于是Shay决定，亲手开发一个。他对菜谱管理软件的设想是：有一个搜索框，用户只需要输入一个关键字，就能在配方、文章、书籍、步骤、材料等等里，搜到对应的内容。Shay决定以Doug Cutting开发的搜索引擎Lucene为底层库，开发这个菜谱管理软件。

我们将单独写一篇关于传奇开源开发者Doug Cutting的故事。Doug Cutting是Hadoop、Nutch、Lucene的开发者，围绕这些开源软件，诞生了5家以上上市公司，还有数不清的创业公司。

这是Elastic的起源。Shay Banon写下菜谱管理软件第一行代码时，大概没想到，那款免费开源软件，会成为市值60亿美金的纽交所上市公司。

以下Elastic指公司，Elasticsearch指搜索引擎产品。

不过，也许是忙着开发Elasticsearch，Shay没能实现最初的目标。到现在，他老婆还等着他的菜谱管理软件…

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回到正题

Lucene 是一套信息检索工具包，不包含搜索引擎系统！

包含的：索引结构！读写索引的工具！排序，搜索规则工具类！

Lucene 和 Es 关系：

Es是基于 lucene 做了一些封装和增强（对于我们上手是十分简单）

谁在使用

  • 维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐
  • 国外新闻网站，类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据，数据分析。。。
  • Stack Overflow国外的程序异常讨论论坛
  • GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码
  • 电商网站，检索商品（淘宝、京东、亚马逊）
  • 日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析，ELK技术（elasticsearch+logstash+kibana）
  • 商品价格监控网站
  • 商业智能系统
  • 站内搜索

ES和solr的差别

ElasticSearch简介

ElasticSearch是一个实施分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：

维基百科使用es提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实施搜索和搜索纠错等搜索建议功能；英国公报使用es结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实施的反馈，以便了解龚总对新发表的文章的回应。。。

es是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好、功能最全的搜索引擎库。想要使用它，必须使用java来作为开发语言并将其直接继承到你的应用中。

solr简介

Solr是Apache下的一个顶级开源项目，采用java开发，是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展、并对索引、搜索性能进行了优化。它可以独立运行，是一个独立的企业及搜索应用服务器，它对外提供类似于web-service的API接口。用户可以通过http请求，像搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。

两者比较

  • 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快
  • 当实时建立索引是，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势
  • 随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而Elasticsearch却没有明显的变化

总结

  1. es基本是开箱即用，非常简单。而solr会有点复杂。
  2. Solr利用Zookeeper进行分布式管理，而elasticsearch自身带有分布式协调管理功能
  3. solr支持更多格式的数据，比如json xml csv。而es只支持json文件格式
  4. solr官方提供的功能更多，而elasticsearch更注重核心功能，高级功能由第三方插件提供
  5. solr查询快，但更新索引时慢，用于电商等查询多的应用
  6. es建立索引宽，即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索
  7. solr较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高

3、Es相关安装

超详细安装教程：点我跳转

4、核心概念

文档教程地址：点我跳转

5、分词器ik

文档教程地址：点我跳转

6、RestFult 操作 Es

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7、CRUD

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8、SpingBoot+京东爬虫采集数据+全文搜索

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