下面先解释一下ES的GET+request body这种模式一般我们知道HTTP协议一般是不允许get请求带上request body，但是因为get更加适合描述查询数据的操作，因此还是这么用了。碰巧当前很多浏览器或是服务器也都支持GET+request body模式如果遇到不支持的场景，也可以用POST+request body模式.

上面是插入数据自动生成的mapping，还有手动生成的mapping。这种自动或手动为index中的type建立的一种数据结构和相关配置，称为mapping。下面是手动创建的mapping。

对于query string只要掌握q=field:search content的语法，以及+和-的含义+：代表包含这个筛选条件结果-：代表不包含这个筛选条件的结果

Elasticsearch分页搜索采用的是from+size。from表示查询结果的起始下标，size表示从起始下标开始返回文档的个数。示例：

先说明一下，低版本的ES一个index是支持多type的，所以就有multi-type这一种搜索模式，这里不做详细讲解，因为和multi-index搜索模式是基本一样的。而且高版本的ES会弃用type。

took: 整个搜索请求花费了多少毫秒timed_out:表示请求是否超时hits.total: value表示返回结果的总数，relation表示关系 例如一般是eq表示相等hits.max_score: 表示本次搜索的所有结果中，最大的相关度分数是多少，每一条document对于search的相关度，越相关，_score分数就越大，排位就越靠前hits.hits： 表示查询出来doc...

由于bulk中的每个操作都可能要转发到不同的node的shard去执行，假设我们不用这种奇特的json格式，采用比较良好的json数组格式，允许任意的换行，整个可读性非常棒，读起来很爽。但是ES拿到这种标准格式的json串之后，要按照下述流程去进行执行处理。格式如下：[{

（1）客户端发送请求到任意一个node，这个node就成为了协调节点coordinating node（2）协调节点coordinating node会对document进行路由，将请求转发到包含该document的对应的node上面去，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及所有的replica shard中随机选择一个，让打过来的读请求实现负载均衡（3）...

下面直接点，先描述一下一个增删改请求打过来Elasticsearch内部做了什么。如图（1）对于客户端首先会选择一个节点node发送请求过去，这个节点node就是协调节点coordinating node（2）协调节点coordinating node会对docuemnt数据进行路由，将请求转发给对应的node（含有primary shard）（3）实际上node的primary shard会...

我们知道，一个index的数据会被分成多个分片shard，所以说一个document只能存在与一个shard中。当客户端创建document的时候，elasticsearch此时就需要决定这个document是放在这个index的哪个分片shard中,这个过程就称之为document routing，即数据路由。

首先说明一下为什么需要批量查询操作？假设一下比如说我们没有批量查询的操作，那么当我们获取数据的时候，就是一条一条的查询。设想一下我们要获取100条数据，那么就要发送100次请求，这个开销时很大的。但是有了批量查询的话，查询100条数据，就只需要发送一次网络请求就可以了，网络请求的性能开销缩减100倍。

Elasticsearch partial update内置了乐观锁并发控制机制。同样是基于_version（新版本更新为if_seq_no和if_primary_term）进行乐观锁的并发控制。详细请看：[链接]这里多提一点就是使用partial update有一个参数叫retry_on_conflict，也就是可以基于retry策略:

一般对应到应用程序中，每次的执行流程基本都是这样的：（1）应用程序先发起一个get请求，获取到document，展示到前台界面，供用户查看和修改（2）用户在前台界面修改数据，发送到后台（3）后台代码会将用户修改的数据在内存中进行执行，然后封装好修改后的全量数据（4）然后在发送PUT请求到ES中，进行全量替换（5）ES会...

1、elasticsearch基于_version（新版本更新为if_seq_no和if_primary_term）进行乐观锁的并发控制 （1）先构造一条数据 {代码...} （2）模拟两个客户端都获取到同一条数据 {代码...} （3）其中一个客户端先更新了一下这个数据 {代码...} （4）另外一个客户端，尝试基于version=1的数据去修改，同样带上version版本号，进...

对于一般的ES操作流程是：1、先get document数据,比如获取到商品数据，将数据显示到网页上，同时在内存中缓存该documentd的数据2、当网页发生了购买后，直接基于内存中的数据，进行计算和操作3、将计算后的结果写回ES中

1、_index代表一个document存放在哪个index中2、对于document，类似的数据都是放在一个索引里面的，，非类似的数据放在不同的索引中。例如，product_index是包含了所有商品的index,sales_index是包含了所有商品的销售数据的index，inventory_index是包含了所有库存相关的数据。如果想把所有的这些数据都放在一个索引中,...

对于ES默认创建的索引有10个shard,其中有5个是primary shard，5个是replica shard。在ES内部会自动做一些事情：（1）primary shard & replica shard会自动负载均衡。均匀的分布在各个节点（2）保持每个节点node拥有更少的shard，IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多，使得每个shard性能更好（3）Elasticsearch的扩...

（1）一个index包含多个shard（2）每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据，可以说就是一个lucene实例，拥有完整的建立索引和处理请求的能力（3）每当ES集群增加节点时，shard会自动在nodes中实现负载均衡（4）对于primary shard和replica shard，每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica...

Elasticsearch是一套分布式系统，它隐藏了复杂的分布式机制，可以应对大数据。像分片机制：我们可以随随便便就将一些document插入到es集群中去，不需要关心数据是怎么进行分片的，数据到哪个shard中去cluster discovery：集群发现机制shard负载均衡：将shard分配到ES集群节点上面去，这个过程ES是自动进行均匀分配的，以...

为了描述ES是如何进行嵌套聚合、下钻分析，聚合分析。下面通过五个业务需求来进行描述。 1、计算每个tag下的商品数量 由于tag是一个数组，所以其实统计的就是针对tag数组中的每个值，所有文档中tag字段中包含这个值的文档数量。 {代码...} 2、对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下的商品数量 {代码...} 3、计算每个ta...

简单见一下查询结果的各个值的含义：took:耗费的时间 单位是毫秒timed_out:是否超时_shards: total是指打到的primary shard(或者replica shard)的个数，successful是指查询成功的分片数，skipped是指跳过的分片个数，failed是指查询失败的分片的个数hits.total:value代表查询匹配的总数，relation代表The count is accur...

首先来讲一下ES为什么面向文档以及面向文档的好处。（1）一般应用系统的数据结构都是面向对象的，结构复杂，操作起来特别不方便。如果将对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当的麻烦。（2）ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一...

下面先用windows作为开发环境，之后开发采用linux操作系统：windows10JDK版本：1.8.0_201elasticsearch:7.0.0kibana:7.0.0

lucene是最先进、功能强大的搜索库。但是直接基于lucene开发，会非常的复杂。它的api很复杂，只是实现一些简单的功能，可能就需要写大量的java代码。要用好lucene，需要深入了解其内部原理，包括各种索引结构。而elasticsearch，它是基于lucene，隐藏了lucene的复杂性，对外提供简单易用的restful api接口、java api接口...

学习了什么是Elasticsearch之后，针对工程而言，我们更加关心的是Elasticsearch它能干什么？能在什么地方发挥作用？跟其它类似的东西相比它不同的地方在哪里?归纳起来就是Elasticsearch在什么场景下，相比于其他类似的技术而言，它更适合做什么

Elasticsearch is a search engine based on the Lucene library. It provides a distributed, multitenant-capable full-text search engine with an HTTP web interface and schema-free JSON documents.即：ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web...