ElasticSearch

在现代应用程序开发中，数据建模是非常关键的一步。Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎，提供了多种数据建模方式来适应不同的应用需求。

当在Elasticsearch中进行数据映射时，可以定义如何存储和索引文档及其字段。数据映射包括以下要点： 映射定义,动态映射,显式映射,两者的结合使用,映射限制....

Es提供了REST API，这些API可供UI组件使用，并可以直接调用这些API来配置和访问Elasticsearch的功能。通过这些API，可以以编程方式与Es交互。

某一天，你正在优哉悠哉的摸鱼，你的产品又来给你提需求：他想知道所有订单的平均价格，最大价格，，，等等各种指标，无奈的你只能再次开始了Google搜索。

假如产品又给你提了需求，优化系统的搜索框，这次按照类似kibana的搜索框优化，你要怎么做呢？本篇文章将介绍Es解决这个需求的相关API。

假如你现在接到了产品的需求，要优化你们系统的搜索框，可以支持单词或者语句搜索推荐的功能，你要怎么做呢？

前面我们介绍了 Match API 和 Term API ，但是这两个API并不能满足开发中所有的搜索需求，我们可以通过将API进行组合的方式进行搜索，来满足更复杂的业务需求。

本文主要介绍开发中经常用到的 Term Query API，这里并不包含Term Query API 的全部API，仅举例部分个人经常用到的API。

Es支持全文搜索的API主要有以下几个： 1. match 2. match phrase 3. match phrase prefix 4. multi match 5. ... ...

本篇文章主要介绍的文档操作如下： 1. 新建文档 2. 根据ID获取文档 3. 批量获取文档 4. 更新文档 5. 删除文档 6. 批量操作文档

索引类似于MySQL数据库中的表结构定义，索引管理的 API 提供了单个索引的管理（创建和删除）、别名管理、索引设置、定义 Mapping、Reindex、索引模板、索引收缩等功能。

ES 中的概念有很多，如：集群(cluster)、节点(node)、索引(index)、分片(shards)、副本(replicas)、集群状态(status)、映射(Mapping)、文档(doc)

本文主要是介绍了两种安装elasticsearch和kibana的方式 1. 通过docker快速安装 2.直接在宿主机下载安装包安装