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一、Elasticsearch介绍
# 大规模数据如何存储和检索---》elasticsearch
# Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，分布式全文检索引擎，java开发，遵循apache开源协议
使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，使得全文检索变得简单
# Elasticsearch核心概念
# Cluster：集群
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
# Node：节点
形成集群的每个服务器称为节点。
# Shard：分片
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
# Replia：副本
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片
#全文检索
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句
#与关系型数据库Mysql对比
mysql es
数据库 索引
表 类型
一行一行数据 文档
表中有一个个字段 字段
建表语句 映射mapping
增删查改语句 get，post，delete请求
# ELK是什么
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”
kibana：数据可视化展示。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作
# Elasticsearch索引到底能处理多大数据
单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。
通常来说，一个Lucene索引（也就是一个elasticsearch分片，一个es索引默认5个分片）不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！
当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差
二、安装
# 安装jdk
第一步：下载jdk1.8
https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java
# jdk ---> jre --->jvm
# java se
# java ee
# java me
第二步：一路下一步安装
# 安装es
第一步：下载安装包https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
第二部：解压压缩包
第三步：在cmd小敲 elasticsearch 运行
第四步：在浏览器打开 http://127.0.0.1:9200/