ElasticSearch + Kibana安装及使用（1）_7.13.2版本的es对应什么版本的elasticsearch-analysis-ik

1.ElasticSearch是什么？

elasticsearch简写es，es是一个高扩展、开源的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、搜索、分析海量的数据。

2.Kibana是什么？

是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。
可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。
Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的变化。

其他版本下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases
最新版本下载地址：https://www.elastic.co/cn/elastic-stack/
注意ES版本 和 Kibana版本 一致

3.IK分词器

ElasticSearch 默认采用的分词器， 是单个字分词 ，效果很差 ，所以我们需要安装一个更实用的分词器，这里采用 IK分词器

jar包下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
源码下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree
(版本对应es)

4.ElasticSearch安装

在官网中下载自己需要的版本（笔者安装的是7.13.2版本）

解压下来，在解压下来在bin文件中双击elasticsearch.bat

启动成功后访问localhost:9200

表示安装成功

5安装es可视化插件

Elasticsearch-head-master安装和启动:https://blog.csdn.net/rgh520219/article/details/105256799/

github网站：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

解压安装即可 ，点击index.html`

6.安装IK分词器

下载完成后解压即可
打开ES的安装目录，然后打开 plugins 目录，建立一个文件夹ik（名字自定义）


可以在config包下的config\IKAnalyzer.cfg.xml中设置自己的字典

创建文件a.dic


在IKAnalyzer.cfg.xml中

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
	<entry key="ext_dict">a.dic</entry>
	 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
	<entry key="ext_stopwords"></entry>
	<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
	<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
	<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
	<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

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7.Kibana安装

下载好之后解压：会有一个 kibana-版本号-系统-位的文件夹

内部文件目录：
kibana配置：https://www.elastic.co/guide/cn/kibana/current/settings.html

进行中文化配置
在**kibana-7.13.2-windows-x86_64\config**中配置 i18n.locale: "zh-CN"

点击bin文件夹下的kibana.bat运行
访问localhost:5601(需要开启kibana)

安装成功

在接下来位置我们进行使用（当然我们也可以使用postman开发工具）：

向下滑动滚轮

8.ElasticSearch概念

8.1 es与mysql基本概念

下面解释概念：

8.1.1文档（Document）：

• 我们知道Java是面向对象的，而Elasticsearch是面向文档的，也就是说文档是所有可搜索数据的最小单元。ES的文档就像MySql中的一条记录，只是ES的文档会被序列化成json格式，保存在Elasticsearch中；
• 这个json对象是由字段组成，字段就相当于Mysql的列，每个字段都有自己的类型（字符串、数值、布尔、二进制、日期范围类型）；
• 当我们创建文档时，如果不指定字段的类型，Elasticsearch会帮我们自动匹配类型；
• 每个文档都有一个ID，类似MySql的主键，咱们可以自己指定，也可以让Elasticsearch自动生成；
• 文档的json格式支持数组/嵌套，在一个索引（数据库）或类型（表）里面，你可以存储任意多的文档。

8.1.2 类型（Type）：

类型就相当于MySql里的表，我们知道MySql里一个库下可以有很多表，最原始的时候ES也是这样，一个索引下可以有很多类型，但是从6.0版本开始，type已经被逐渐废弃，但是这时候一个索引仍然可以设置多个类型，一直到7.0版本开始，一个索引就只能创建一个类型了（_doc）。

8.1.3 索引（Index）：

• 索引就相当于MySql里的数据库，它是具有某种相似特性的文档集合。反过来说不同特性的文档一般都放在不同的索引里；
• 索引的名称必须全部是小写；
• 在单个集群中，可以定义任意多个索引；
• 索引具有mapping和setting的概念，mapping用来定义文档字段的类型，setting用来定义不同数据的分布。

8.1.4 节点（node）：

• 一个节点就是一个ES实例，其实本质上就是一个java进程；

• 节点的名称可以通过配置文件配置，或者在启动的时候使用-E node.name=ropledata指定，默认是随机分配的。建议咱们自己指定，因为节点名称对于管理目的很重要，咱们可以通过节点名称确定网络中的哪些服务器对应于ES集群中的哪些节点；

• ES的节点类型主要分为如下几种：
  1. Master Eligible节点： 每个节点启动后，默认就是Master Eligible节点，可以通过设置node.master: false来禁止。
  Master Eligible可以参加选主流程，并成为Master节点（当第一个节点启动后，它会将自己选为Master节点）；注意：每个节点都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息。
  2.Data节点： 可以保存数据的节点。主要负责保存分片数据，利于数据扩展。
  3.Coordinating 节点： 负责接收客户端请求，将请求发送到合适的节点，最终把结果汇集到一起。

• 注意：每个节点默认都起到了Coordinating node的职责。一般在开发环境中一个节点可以承担多个角色，但是在生产环境中，还是设置单一的角色比较好，因为有助于提高性能。

8.1.5 分片（shard）：

了解分布式或者学过mysql分库分表的应该对分片的概念比较熟悉，ES里面的索引可能存储大量数据，这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。

为了解决这个问题，ES提供了将索引细分为多个碎片的功能，这就是分片。 这里咱们可以简单去理解，在创建索引时，只需要咱们定义所需的碎片数量就可以了，其实每个分片都可以看作是一个完全功能性和独立的索引，可以托管在集群中的任何节点上。

分片有什么好处和注意事项呢？

1.通过分片技术，咱们可以水平拆分数据量，同时它还支持跨碎片（可能在多个节点上）分布和并行操作，从而提高性能/吞吐量；
2.ES可以完全自动管理分片的分配和文档的聚合来完成搜索请求，并且对用户完全透明；
3.主分片数在索引创建时指定，后续只能通过Reindex修改，但是较麻烦，一般不进行修改。

8.1.6 副本分片（replica shard）:
熟悉分布式的朋友应该对副本对概念不陌生，为了实现高可用、遇到问题时实现分片的故障转移机制，ElasticSearch允许将索引分片的一个或多个复制成所谓的副本分片。

副本分片有什么作用和注意事项呢？

1.当分片或者节点发生故障时提供高可用性。因此，需要注意的是，副本分片永远不会分配到复制它的原始或主分片所在的节点上；
2.可以提高扩展搜索量和吞吐量，因为ES允许在所有副本上并行执行搜索；
3.默认情况下，ES中的每个索引都分配5个主分片，并为每个主分片分配1个副本分片。主分片在创建索引时指定，不能修改，副本分片可以修改。