Elasticsearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎， 适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和啡结构化数据。Elasticsearch 在Apache Lucene的基础上开发而成，由Elasticsearch N.V. (即现在的Elastic)于2010年首次发布。Elasticsearch 以其简单的REST风格API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是Elastic Stack的核心组件: Elastic Stack是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。人们通常将Elastic Stack称为ELK Stack (代指Elasticsearch、Logstash和Kibana)，目前Elastic Stack包括一系列丰富的轻星型数据采集代理， 这些代理统称为Beats,可用来向Elasticsearch发送数据。
Elasticsearch在速度和可扩展性方面表现出色，能够索引多种类型的内容，意味着可以用于多种用例：
原始数据会从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中。_数据采集_指在Elasticsearch中进行_索引_之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理。
Elasticsearch 索引_指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组_键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、_数值_组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。
Elasticsearch 使用的是一种名为_倒排索引_的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。
在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。
动词： 相当于 MySQL 中的 insert
名词： 相当于 MySQL 中的 Database
在 index （索引） 中，可以定义一个或多个类型，类似于 MySQL 中的 Table ，每一种类型的数据放在一起
把一条数据存在 ES 的某个索引的某个类型下，相当于 MySQL 的某个数据库的某张表下
保存在某个 索引（数据库）下， 某种 类型（表） 的一个 Document 文档（一条数据）， 文档是 JSON格式的，Document 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容。
docker pull elasticsearch:7.4.2
docker pull kibana:7.4.2
先在本机中创建一个自己的目录 ， 如：/mydata/elasticsearch ， 然后再目录底下创建三个文件夹 data 、 config 和plugins，为后面创建elasticsearch实例时，可以做一个文件映射，便于我们对 es 实例进行修改。
同时，在 config 文件夹里，新建 elasticsearch.yml 配置文件，并配置 es 可以被远程的任何机器进行访问
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/plugins
echo "http.host:0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
启动 elasticsearch 实例
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx256m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2
-e "discovery.type=single-node" : 设置 es 为单节点运行
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx256m"： 设置 es 的最小内存使用 64M ，最大内存使用为 256 M
启动成功后，访问 http://主机IP:9200 ，能看到如下信息，即为创建成功
注： 如果启动失败，可以通过命令 docker logs elasticsearch 查看启动日志，可能出现的错误：
1、没有权限访问。因为我们启动的命令挂载到了外面， 所以可能存在无法访问的写入的权限
解决方案： 使用命令 chmod -R 777 /mydata/elasticsearch 给任何用户任何组所有权限，重启es实例即可。
kibana只需要创建实例，关联我们刚刚的es即可
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://主机IP:9200 \
-p 5601:5601 -d kibana:7.4.2
上面的命令是根据官方文档查看而来的，不过这条命令在虚拟机中好像无法启动（我本地 [vmware 15.6 + centos7] 的环境下，一直无法启动成功，连接失败），而在阿里云ESC服务器上，可以成功启动，遇到上诉的情况，可以通过下面这条命令查看 es 实际暴露的 ip，把上面的主机 IP 修改为对应的 ip 即可
//007e为elasticsearch的id
docker inspect 007e 或者 docker inspect elasticsearch
则，kibana 创建的示例的命令为
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://172.17.0.3:9200 \
-p 5601:5601 -d kibana:7.4.2
由于我们刚刚在执行前一个命令的时候，已经创建了一个名为 kibana 的实例，所以需要先删除后，在执行上一步的命令
// 查看所有运行中的实例
docker ps
// 查看所有的实例
docker ps -a
// 删除 kibana 的实例
docker rm kibana
访问 http://主机ip:5601 ，看到如下页面即为创建成功
可使用下面的两个命令，使得我们主机重启后，实例也会自动启动
docker update --restart=always elasticsearch
docker update --restart=always kibana
GET http://主机ip:9200/_cat/nodes
GET http://主机ip:9200/_cat/health
GET http://主机ip:9200/_cat/master
GET：http://主机ip:9200/_cat/indices
MySQL：保存一条数据到表中
保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下, 可以指定唯一标识
MySQL: 保存在哪个数据库的哪张表下
新增更新二合一，第一次发送为新增，后面的则为更新。不指定id会报错，一般用做于修改
PUT /customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
新增修改二合一，不带ID或者带ID但是之前没有数据为新增，带ID且之前有数据，为修改
PUT /customer/external/
{
"name": "John Doe"
}
查询 哪个索引 下的 哪个类型 下的 哪条数据
MySQL: 查询哪个数据库下的哪张表的哪条数据
GET /customer/external/1
_seq_no：并发控制字段，每次更新就会 +1 ，可以用来做乐观锁
_primary_term：可用于做乐观锁，主分片重新分配，如重启，就会变化
乐观锁使用：
更新前，先查询出当前的数据，可以获取当前 _seq_no以及当前 _primary_term
更新的时候，带上?if_seq_no={当前 _seq_no }&if_primary_term={当前 _primary_term}
POST /customer/external/1/_update
{
# doc 的内容为文档的最新值
"doc": {
"name": "John Doew"
}
}
POST 带 _update 更新， 会对比原数据，如果更新的数据与原来一致，则
_version、_seq_no不会变化， 且result的值为noop，意思为没有做任何操作，且可以给原有的文档中，新增一个属性{
# 带 _update doc不可省略， doc 的内容为文档的最新值
"doc": {
"name": "John Doew",
"age": 20
}
}如上的请求也是可以成功的
POST /customer/external/1
{
"name": "John Doew"
}
PUT /customer/external/1
{
"name": "John Doew"
}
以上两种方式的更新，永远为更新操作，不会对比原来的操作，每次请求 _version 、 _seq_no都在不断叠加，且同 带 _updte 的 POST 请求一样，可以为原有文档新增上新的属性
发送 DELETE 请求， 需要指定到具体的文档、索引
DELETE /customer/external/1
DELETE /customer
在 ElasticSearch 中， 不提供删除类型的方法
必须发送 POST 请求，在 PostMan 中无法模拟请求，这里需要用到 kibana
POST /customer/external/_bulk 在 customer 索引下的 external 类型中批量执行
# 一个大括号代表一个操作，两行为一个动作
{"index":{"_id": "1"}} # 索引一个文档，文档的id为1
{"name": "John Doe"} # 文档的内容
{"index":{"_id": "2"}}
{"name": "John Doe"}
took ：执行所花费的时间 errors ： 是否有错误
items ：独立统计每条命令的执行结果，如果中间有某条命令执行失败，后面的命令也不会受到影响，且命令执行失败的时候，不会跟MySQL一样，回滚
ElasticSearch 介绍、Docker安装以及基本检索第三篇
原文：https://www.cnblogs.com/lovelywcc/p/14137307.html