创建索引库

索引库：逻辑概念，包括分词列表及文档列表，同一个索引库存储了相同类型的文档，相当于MySQL中的表，Mongodb中的集合

postman、curl工具创建

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{
  "srtting":{
    "index":{
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 0
    }
  }
}

number_of_shards: 设置分片数量，集群中通常设置多个分片，表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同节点，提高ES处理能力和高可用性

number_of_replicas: 设置副本数量，提高ES高可靠性

Mappings:结构化关键字，内容为空，说明索引是一个非结构化索引

创建映射

索引中每个文档都包含一个或多个 field，创建映射就是向索引库中创建 field 的过程

document 和 field 关系数据库概念类比
文档 document row 记录
字段 field columns 列

6.0 之前 type 相当于关系数据库的表，9.0以后删除 type

ES-head 使用

http://localhost:9200/索引/类型/id [post]

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{
  "name": "zhangsan"，
  "age": "19"，
  "country": "China"
}

http://localhost:9200/_search [get]
http://localhost:9200/xc_course/user/_search?q=name:computer [get]

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{
  "took": 2,                     // 本次操作花费时间，单位毫秒
  "timed_out": false,            // 请求是否超时
  "_shards": {                   // 说明本次操作共搜索了那些分片
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {                      // 搜索命中的记录
    "total": {                   // 符合条件的文档总数
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.4700036,      // 文档匹配最高分
    "hits": [                    // 匹配度较高的前 N 个文档
        {
          "_index": "xc_course",
          "_type": "user",
          "_id": "FIxOfHQBxoWFrDoiNWdH",
          "_score": 0.4700036,   // 当前匹配文档的得分
          "_source": {           // 匹配文档的原始内容
            "name": "computer",
            "country": "China",
            "price": "1825",
            "date": "2020-12-18"
          }
        ｝
    ]
  }
}

http://localhost:9200/_analyze [post]

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{
  "text": "测试分词内容：elasticsearch"
}

默认分词对中文是单字分词，因为是单词分词

ES集成方法：解压，文件拷贝到 ES 安装目录下的 plugins > ik 目录下

IK两种分词模式：ik_max_word 和 ik_smart
ik_max_word：最细粒度
ik_smart：最粗粒度