最近因工作原因，和ES接触的比较多；ES之前了解过，不怎么熟悉，故打算系统学习之。

以下文章转载之如下链接：

https://www.modb.pro/db/390323

正文如下： 

目录

• 一、概述

• 1.1、什么是ES

• 1.2、倒排索引

• 1.2.1、什么是倒排索引

• 1.2.2、倒排索引的核心组成

• 1.3、核心概念

• 二、安装

• 2.1、Linux下安装

• 2.1.1、安装ElasticSearch

• 2.1.2、安装kibana

• 2.2、Docker安装

• 2.2.1、安装Elasticsearch

• 2.2.2、安装kibana

一、概述

1.1、什么是ES

一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可近乎实时的存储、检索数据，可扩展性强，可处理PB级别的数据。

通过简单的Restful API, 来隐藏Luncee的复杂性，从而让全文搜索变得简单

1.2、倒排索引

1.2.1、什么是倒排索引

倒排索引是一种数据结构

Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。

1、把每个文档拆分为独立的词

2、创建一个包含所有且不重复的词条列表

3、记录每个词条出现在哪些文档中

这样，搜索linux，就能快速定位到3、4文档

1.2.2、倒排索引的核心组成

倒排索引包含2个部分：单词字典、倒排列表

• 单词字典（Term Dictionary）

  单词字典记录所有文档的单词和倒排列表的关联关系

  单词字典一般比较大，可以通过B+树或哈希拉链表实现，以满足高性能的插入和查询

• 倒排列表（Posting List）

  倒排列表由索引项组成

  

• 文档id

• 词频TF：该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分

• 位置：单词在文档中的分词位置，用于语句搜索

• 偏移：记录单词的在文档中的起始和结束位置，用于高亮显示

• 索引项

1.3、核心概念

1、es提供了分布式集群（Cluster）的方式，保证高可用
2、多个节点（Node）组成一个集群
3、一个节点中分布着多个索引（index）/索引的一部分（分片Shard）
4、节点间多个分片组成一个index

Near Realtime（近实时）

Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台，这意味着从索引文档到可搜索文档之间只有一个轻微的延迟(通常是一秒钟)。

Cluster（集群）

群集是一个或多个节点的集合，它们一起保存整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。每个群集都有自己的唯一群集名称，节点通过名称加入群集。

Node（节点）

节点是指属于集群的单个Elasticsearch实例，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。可以将节点配置为按集群名称加入特定集群，默认情况下，每个节点都设置为加入一个名为elasticsearch
的群集。

1.2.4、Index（索引）

索引是一些具有相似特征的文档集合，类似于MySql中数据库的概念。但是在Elasticsearch 6.0.0及更高的版本中，一个index只能包含一个type，其实也类似于一个Index就是一个表。

Type（类型）

类型是索引的逻辑类别分区，通常，为具有一组公共字段的文档类型，类似MySql中表的概念。

注意：在Elasticsearch 6.0.0及更高的版本中，一个索引只能包含一个类型。

Document（文档）

文档是可被索引的基本信息单位，以JSON形式表示，类似于MySql中行记录的概念。

Shards（分片）

当索引存储大量数据时，可能会超出单个节点的硬件限制，为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引细分为分片的概念。分片机制赋予了索引水平扩容的能力、并允许跨分片分发和并行化操作，从而提高性能和吞吐量。

• 主分片
  主分片用于解决数据水平扩展问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的不同节点上。主分片在创建索引时指定，后续不允许修改

在可能出现故障的网络环境中，需要有一个故障切换机制，Elasticsearch提供了将索引的分片复制为一个或多个副本的功能，副本在某些节点失效的情况下提供高可用性。

• 副本分片（Replicas）
  副本分片用于解决数据高可用问题。是主分片的拷贝。副本分片数可以动态调整。

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