1、ElasticSearch核心概念
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索引- 包含多个分片
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类型- 字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）
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文档 -
分片
ElasticSearch是面向文档的。关系型数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！
| Relational DB | ElasticSearch |
|---|---|
| 数据库（database） | 索引（indices） |
| 表（tables） | types <8.x已弃用> |
| 行（rows） | documents |
| 字段（columns） | fields |
elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）
物理设计:
elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移。一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch
逻辑设计:
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。
- 文档（”行“)
elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性:
自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。
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类型（“表”）
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8.x起，类型已弃用 -
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?
- elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。
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索引（“库”）
索引是映射类型的容器， elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。 索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。
节点和分片如何工作？
一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引。
如果创建索引，那么索引将会有个5个分片(primary shard，又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)；默认有 5 个分片，1个副本
上图是一个有3个节点的集群，可以看到 主分片 和对应的 副本分片 都不会在同一个节点内，这样如果某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引），一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能知道哪些文档包含特定的关键字。
倒排索引（Lucene索引底层）
按（文章关键字，对应的文档<0个或多个>）形式建立索引，根据关键字就可直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档
2、IK分词器
2.1、概述
中文分词器
分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用IK分词器的情况下）。
IK提供了两个分词算法:
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ik_smart: 最少切分 -
ik_max_word: 最细粒度切分
2.2、下载
选择与ES匹配的版本
8.1.0
2.3、安装
在 ES 的
plugins目录下新建ik目标，解压至该目录即可
2.4、重启ES
2.5、查看IK插件
在 ES 的
bin目录下，打开新的cmd窗口，使用elasticsearch-plugin.bat list查看
2.6、使用kibana测试
ik_smart: 最少切分
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "中国人民解放军环岛演习"
}
ik_max_word: 最细粒度切分
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "中国人民解放军环岛演习"
}
中国人民解放军环岛演习 共分解为：中国人民解放军、中国人民、中国人、中国、国人、人民解放军、人民、解放军、解放、军、环岛、演习
2.7、自定义词典
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在 IK 插件的
config目录下新建自已的词典tuwer.dic
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注入配置文件中
- 重启ES测试
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