elasticsearch5.5.2环境搭建

运行elasticsearch5.5.2需要jdk1.8版本以上

1.elasticsearch可以去官网或github下载，window系统推荐zip压缩版

2.解压后 进入bin目录运行elasticsearch.bat启动服务

3.访问localhost:9500测试是否成功

4.安装中文分词插件：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik上下载对应elasticsearch版本的ik分词器

5.停止elasticsearch服务，解压分词器放入elasticsearch安装目录下的plugins目录中

6.重启elasticsearch服务器，看到加载ik插件表示安装分词插件成功。

7.安装Kibana方便用于elasticsearch交互，访问官网下载，推荐下载zip压缩版，与elasticsearch版本要对应

8.解压，进入bin目录 window下执行kibaba.bat启动kibaba服务。

9.访问localhost:5601测试是否成功

以上1-7步完成基本上可以开始与项目整合开发了

下面是一些常用请求：

GET localhost:9200 获取当前当前节点、集群、版本等信息

GET localhost:9200/_cat/indices?v 查看当前节点的所有Index

GET localhost:9200/_mapping?pretty=true 列出每个Index所包含的Type(建立索引时的mapping结构)

PUT localhost:9200/weather　　新建一个名字为weather的Index

DELETE localhost:9200/weather 删除名字为weather的Index

PUT localhost:9200/weather

{
  "mappings": {
    "typeName": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "desc": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}新建Index时候也可以同时发送一个mappings，用于映射Index的Type属性结构

PUT localhost:9200/weather/beijing/1{　　"title":"1月份天气",　　"desc":"阳光很好"}给weather索引的beijing类型(即Document的分组)新增一条id为1的文档

POST localhost:9200/weather/beijing

{

　　"title":"2月份天气",　　"desc":"阴天"

}新增记录的时候也可以不指定id，请求方式要改成POST注意，如果没有先创建 Index（这个例子是weather），直接执行上面的新增命令，Elastic 也不会报错，而是直接生成指定的 Index。

GET localhost:9200/weather/beijing/1?pretty=true　　查看id为1的这条记录，pretty=true表示以已读的形式返回

DELETE localhost:9200/weather/beijing/1　　删除id为1的记录

PUT localhost:9200/weather/beijing/1

{
    "title" : "3月份天气",
    "desc" : "晴转多云"
}更新id为1的这条记录

GET localhost:9200/weather/beijing/_search　　查询weather索引的beijing类型的所有文档

GET localhost:9200/weather/beijing/_search

{
  "query" : { "match" : { "desc" : "多云 晴" }}
}全文检索weather索引的beijing类型中文档的desc属性值匹配“多云” or “晴”这个词的前10条记录

GET localhost:9200/accounts/person/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "desc": "多云" } },
        { "match": { "desc": "晴" } }
      ]
    }
  }
}

参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html　　全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html　　Elasticsearch: 权威指南

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik　　elasticsearch-analysis-ik

http://hao.jobbole.com/kibana/　　Kibana：分析及可视化日志文件

https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html　　KIbana使用指南

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4704319.html　　Elasticsearch+Logstash+Kibana教程