一，elasticSearch入门
官网地址如下：https://www.elastic.co/cn/
1，什么是elasticSearch
用官网的话说就是：Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。
2，elasticSearch的底层优点
2.1，全文检索
如在对一个输入框输入东西进行搜索的时候，在使用关系型数据库存储时，那么就需要使用到模糊查询，其sql语句如下。如果是直接使用SQL的模糊查询对数据进行检索，那么下面这条sql语句，在数据量大的时候，会非常的慢，并且最重要的是，根据B+树的底层数据结构，下面这条SQL不走索引，因此在海量数据检索时，一般不会考虑使用这个SQL
select * from product where name like '%衣服%'
针对上述的问题，就可以引入这个为什么使用elasticSearch了。其底层就是会通过一个程序扫描文本的每一个单词，针对单字或者单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置、以及出现的次数。然后在用户查询时，就会通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置、出现的次数返回给用户，因为有了具体的文本位置，所以就可以将具体的内容读取出来了。这样速度就非常的高效，并且底层也使用到了索引，即倒排索引。
2.2，倒排索引
2.2.1，正排索引
首先先说一下什么是正排索引，就是底层不会提前建立好索引，而是在查找时，会去判断数据中是否存在这个关键字，如果存在，那么就会记录这个关键字的位置以及出现的次数，这样又有点类似于这个使用sql了。那就以mysql为例子作为这个正排索引，假设有海量数据中包含着以下的数据: java多线程和高并发，那么如果用户直接在搜索框输入java高并发 关键字进行一个模糊查询，那么mysql是肯定不能查询出这条数据的，并且使用like直接不能走索引，还有涉及到回表的问题等等，因此查询效率低，查询的数据不完整。
select * from data like '%java高并发%'
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2.2.2，倒排索引
由于正排索引效率并不高，并且查询出来的数据并不完整，因此es底层就参考这个正排索引，设计出了这个倒排索引，主要由id，关键字和这个索引下表index组成。如下有一下数据，都是英文组成，因此关键字就是以一个空格为一个关键字，因此可以对这个倒排索引进行如下的总结：
1，就是会将这些数据进行一个关键字的分词，然后将每一个词建立一个index的下标索引；
2，建立索引之后，就会进行一个去重的操作，根据关键字进行去重，然后再合并，并且将index存放在一起；
3，然后会根据关键字进行一个排序，由于这使用的是英文，所以直接根据首字母进行排序
2.2.3，倒排索引解决的问题
再来分析一下上面的那个用户java高并发关键字的问题，根据倒排索引的原则，首先会对数据进行一个分词，具体怎么分词由分词器决定，具体怎么分词要看使用什么样的分词器。那么就会对这条 java多线程和高并发 数据进行一个分词，如下，这个是数据的分词
| id | word | index |
| 1 | java | 1 |
| 2 | 多线程 | 1 |
| 3 | 和 | 1 |
| 4 | 高并发 | 1 |
那么在查询时，也会对要查询的数据再做一个分词，如将 java高并发 拆分成java和高并发两个关键字，然后再去和关键字进行一个匹配，然后再获取到下标，即数据对应的位置，由于这里只有一行数据，那么对应的数据就在index所示位置，第一行，这样即让关键字走了索引，也将全部需要的数据检索出来。
2.2.4，正排和倒排总结
正排索引就是根据这个关键字去进行一个全文检索的定位，最后再获取到那一条数据的id，然后根据id获取到那一条数据。倒排就是先将关键词进行一个拆分，然后根据拆分的关键词进行一个数据的定位，定位之后再获取到数据的index索引值，这个值对应的就是数据的id，然后根据id去定位那一条数据。
最大的区别就是：正排是后获取id，然后根据id获取整条数据；倒排是先获取id，就是通过关键字单位获取到的index索引值，然后根据这个id获取到文档中的全部数据 ，简单理解就是正向索引是key找value，反向索引就是通过value找key，这个vaue就是对应的id，数据库中被称为id，es中被称为index。
二，下载安装
如果用原生的方式通过linux安装这些玩意，那么肯定是比较复杂的，因此我这边选择使用docker进行一个安装，本人使用的是腾讯云服务器，内存大小为2核4g的，基本是够用了。
1，elasticsearch安装
1，先设置max_map_count的值
sysctl -w vm.max_map_count=262144
2，这里选择7.x的版本，并且这里安装7.7.0的版本
docker pull elasticsearch:7.7.0
3，接下来运行这个容器，各个参数就先不说了，可以直接去查看官网或者百度。然后输入docker ps命令，也可以发现这个容器已经在运行了
docker run --name elasticsearch -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.7.0
4，然后以交互式进入容器
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
5，切换到这个config的目录下面
cd config
6，然后编辑里面的这个elasticsearch.yml文件。
vim elasticsearch.yml
要是出现这个没有vim的情况，直接安装这个vim即可，或者也可以使用vi
yum install vim //或者上面的直接使用 vi elasticsearch.yml
7，编辑这个elasticsearch.yml的内容如下。编辑完成之后，exit退出
cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 #设置跨域问题 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" #设置端口号 http.port: 9200
8，这样es就安装成功了，接下来服务器里面测试一下这个容器是否安装成功
curl 0.0.0.0:9200
9，浏览器输入这个ip + 9200，就可以查看是否安装成功了。如果curl有显示东西而这个浏览器里面访问不了，那么查看一下是不是这个防火墙的问题，或者是服务器端口号没开。有了一下界面，说明es安装成功了。
服务器ip + 9200
2，安装elasticsearch-head
1，安装head头部
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
2，查看全部的镜像，查看一下这个mobz/elasticsearch-head:5是否拉取成功
docker images
3，运行这个head，后面可以直接使用这个imageId运行，可以在docker images里面查看这个head的image Id，这个imageID就是上图种的哪个IMAGE ID
docker run -d --name="es-head" -p 9100:9100 imageId
4，服务器里面测试一下这个容器是否安装成功。正常来讲就是安装成功的
服务器ip + 9100
5，浏览器输入这个ip + 9100，就可以查看是否安装成功了。如果curl有显示东西而这个浏览器里面访问不了，那么查看一下是不是这个防火墙的问题，或者是服务器端口号没开
服务器ip + 9100
6，访问一下，测试一下这个head能否连接成功这个ElasticSearch，如果用的是服务器记得改成服务器的ip + 9200。不然里面默认是localhost:9200，是一直等不到结果的，这样这个head就安装成功了
3，安装kibana
1，拉取kibana镜像，这个版本要和ElasticSearch的版本一致
docker pull kibana:7.7.0
2，创建一个文件夹
mkdir -p /data/elk7/kibana/config/ vi /data/elk7/kibana/config/kibana.yml
这个配置文件文件的内容如下
server.name: kibana server.host: "0" elasticsearch.hosts: [ "http://服务器ip:9200" ] xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
3，运行这个容器
docker run -d --name=kibana --restart=always -p 5601:5601 -v /data/elk7/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:7.7.0
4，最后查看一下kibana的日志，如果有日志出现，那么这个kibana就安装成功了
docker logs -f kibana
最后通过这个 ip + 5601在浏览器访问一下，就可以得到一下的界面，那么这个kibana就算安装好了。
这样安装这一块，基本就没啥问题了。最后查看一下这个全部的镜像，可以发现这些全部都安装好了，看大小占用了2.6个G，还没有配分词器那些，所以如果服务器安装的话，最低选择2核4g的服务器。
