1.elasticsearch的结构

　　首先elasticsearch目前的结构为 /index/type/id  id对应的就是存储的文档ID，elasticsearch一般将数据以JSON格式存储。我们可以将elasticsearch和关系型数据库进行比较，index相当于关系型数据库中的database，type相当于table，而id就相当于表中的主键，elasticsearch中一个文档存储的一个json则能视为是关系型数据库中一张表的一行数据，而ID就是他的主键，在理解了es的存储结构后我们就可以对elasticsearch的一些基本使用进行了解了。

2.映射

　　elasticsearch在导入数据到索引时会按照固定的模板去导入数据，模板中可以设置字段的数据类型，以及设置数据的分词策略，注意es会在数据导入时就对数据做分词，然后在搜索数据的时候，会按照存入时的分词策略查询数据

{"settings":{
         "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "ik" : {
                    "tokenizer" : "ik_max_word"
                }
            }
        },
        "index" : {
            "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
        }
    },
  "mappings": {
    "doc": {
      "dynamic": "false",
      "properties": {
        "brand": {
          "type": "string",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "product_name": {
          "type": "string",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

关于分词，elasticsearch中默认的标准分词器基本只能将一句话只能分成一个个的字，所以我们要用到ik分词器，切记版本问题。

下载地址》》：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

下载完成直接解压到es的pulgin目录下就行，ik分词器默认有两种分词方式：

　　(1) ik_max_word，该模式的分词策略为最大化词汇搜索，既会递归整个词条，将词条中所有的语句列出，允许重复。

　　(2) ik_smart，该策略不允许词汇重复，词条中如果有没有匹配到词典的字直接忽略

关于ik分词器这里就不再详细叙述了，有一些关于词典的知识请大家自行百度，这里只对elasticsearch重点讲述！

3.搜索

①query组件

好了，到了正式介绍es的时候，搜索引擎不用多说搜索肯定是最重要的一点，下面给出一个最简单的例子

　　首先看到 红色箭头1 ，整个语句意思从前至后 分别为 GET 方式对es请求， /catalogue 为请求的索引地址，可以具体到/type甚至id，/_search代表发起查询请求，而后面的则是请求的json体，毫无疑问json体是搜索的关键也是今天的主要讲解内容。

再看到红色剪头2，es中所有的查询都要包含在query组件中，query后面则跟着一个JSON，JSON的内容也就是红色剪头3，match_all代表无条件的查询即搜索所有，同样的还有match代表有条件的查询，查询条件放在match后面的json中，记住整个查询体都按照json格式来写。

如上队商品名进行查询，查出所有名字包含洗衣粉的商品，搜索结果如下：

可以看到返回hits的其实是个json数组，每个json中包含着该数据的index、type、id以及匹配的分数_score以及数据_source

好了，这样就介绍完了最基本的单条件搜索

②bool组件

上面是单条件查询，那么多条件怎么查询呢，可以看到如下图：

可以看到直接在query里面是不能进行多条件查找的，这里需要用到bool组件

使用bool组件进行复杂的查询：

可以看到使用bool组件后多条件搜索就没有报错，那么bool的结构是怎么样呢？

bool表达式包含三个jsonArray：

　　（1）must 包含了所有必须匹配的条件，如果有一项不匹配则排除，类似于逻辑且

　　  (2)  should包含的条件必须满足至少一个，类似于逻辑或

　　（3）must_not 包含了所有排除的条件，类似于逻辑非

整个结构如下：

{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[],
            "should":[],
            "must_not":[]
        }
    }
}

并且bool直接多重嵌套使用，所以想做出复杂的搜索功能，可以在bool上多下功夫

还有如上图中的range范围控制，和size查询的大小就不细说，看图应该就明白了

③分页查询

这里再讲一下es中怎么做到分页查询

es中和size并列还有from属性，size是一次查询的数量，from则是从第几个开始查，搭配使用即可达到分页查询的目的

④排序

es中可以使用sort对数据进行排序，sort为一个jsonArray，可以按照多个字段对数据进行排序，说明一下，如果不使用sort排序，es则默认按照_score匹配分数进行降序排序，当使用sort并且sort中没有_score时，_score会变成null从而达到排除按照_score排序，按照多个条件进行排序时，按照jsonArray中json的排序顺序进行先排和后排，关于升序降序学过数据库的童鞋应该很清楚！什么？没学过数据库？那你现在还不去学数据库？

至此elasticsearch基础教程结束，后面将为大家带来elasticsearch的进阶教程和ELK架构实现电商搜索引擎

原文地址：https://www.cnblogs.com/buggeerWang/p/10714181.html