（由於es更新很快，本文這類快餐式的記錄僅供參考）
es的官網有比較全面的api，但我看過以後感覺api的層次還是有點亂，至少沒有mongodb的文件那麼簡單易讀。從簡單的應用開始慢慢認識es的。比如要搭建個中文新聞資訊的搜尋引擎，新聞有"標題"、"內容"、"作者"、"型別"、"發布時間"這五個字段；我們要提供"標題和內容的檢索"、"排序"、"高亮"、"統計"、"過濾"等一些基本功能。es提供了smartcn的中文分詞外掛程式，測試的話建議使用ik分詞外掛程式，也可以看看外掛程式作者給的例子。
1. 建立乙個名叫test的索引
內容為：
,"title":
,"author":
,"publish_date":
, "category": }}
} 3. 製造並提交一些資料：
內容隨便造若干條：
4. 檢索
內容包括幾個部分：
分頁:from/size、字段:fields、排序sort、查詢:query、過濾:filter、高亮:highlight、統計:facet
},"_score"
],"query":},}
]}},
"filter":}},
"highlight" : ,
"content" : {}}},
"facets" : }}}
這裡query我選擇構造了個標題或內容中含」中國「，
結果如下：
,"hits" : ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1278720000000, 0.024621923 ]
}, ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1278806400000, 0.024621923 ]
}, ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1278892800000, 0.61871845 ]
}, ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1279065600000, 0.048311904 ]
}, ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1279152000000, 0.048311904 ]
}, ,
"highlight" : ,
"sort" : [ 1279497600000, 0.12422675 ]
} ]},
"facets" : , , ]}}
}結果包含了需要的幾個部分。值得注意的是，facet的統計是命中的結果進行統計，filter是對結果進行過濾，filter不會影響facet，如果要統計filter掉的的就要使用filter facet。
es提供了非常多的功能，json的組合比一般的sql這樣的語法要凌亂，但是通過組合能夠滿足各種複雜的應用，很多影響效能的設定也值得好好去看。對開發者而已，利用好內建api介面進行二次開發也非常必要，比如開發自己的分詞，和其他庫的同步等。es現在還在0.19.9 但是已經出現了很多官方的培訓，所以前途應該不可限量，未來可能會是檢索系統解決方案的首選。
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elasticsearch 入門學習
原文 1 思考 大規模資料如何檢索 當系統資料量上了10億 100億條的時候，我們在做系統架構的時候通常會從以下角度去考慮問題 2 傳統資料庫的應對解決方案 對於關係型資料，我們通常採用以下或類似架構去解決查詢瓶頸和寫瓶頸 3 非關係型資料庫的解決方案 對於nosql資料庫，以mongdb為例，其它...
Elasticsearch 學習筆記
參考 關係型資料庫 elasticsearch 資料庫database索引index，支援全文檢索 表table型別type 資料行row文件document，但不需要固定結構，不同文件可以具有不同字段集合 資料列column字段field 模式schema 索引字段型別numeric dataty...
ElasticSearch使用學習
elasticsearch是乙個基於lucene的搜尋服務，它通過倒排索引的方法提供了全文搜尋的能力。1 插入資料 elasticsearch中存放資料的為文件，有索引及型別名，如下插入兩文件 2 檢索文件 1 檢索id為1的文件 curl x get elasticsearch.in.netwa....