介绍

Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
• 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
• 实时分析的分布式搜索引擎。
• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

ES核心概念

1）Cluster：集群。
集群是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。
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。
2）Node：节点。
形成集群的每个服务器称为节点。
3）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。
4）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。
5）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。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。
ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

Kibana

Kibana是一款开源的数据分析和可视化平台，它是Elastic Stack成员之一，设计用于和Elasticsearch协作。您可以使用Kibana对Elasticsearch索引中的数据进行搜索，查看，交互操作。您可以很方便的利用图表，表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现。
Kibana可以使用大数据通俗易懂。它很简单，基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪Elasticsearch的实时数据变化。
搭建Kibana非常简单。您可以分分钟完成Kibana的安装并开始探索Elasticsearch的索引数据 - 没有代码，不需要额外的基础设施。
安装
Elasticsearch: http://localhost:9200/
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.5/getting-started-install.html

Header: http://localhost:9100/
http://www.bubuko.com/infodetail-2513168.html
Kibana: http://localhost:5601/app/kibana#/home?_g=()
https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.4-windows-x86_64.zip