elasticsearch.

搜索，你懂的

好吧，假如你建了一个web站点或者是一个应用程序，你就可能会需要添加搜索功能（因为这太有必要了），而事实上让搜索跑起来是有难度的，我们不仅想要搜索的速度快，而且还要安装方便（最好是无痛安装），另外模式定义要非常自由（schema free），可以通过HTTP以JSON格式的数据来进行索引，服务器必须是一直可用的（HA高可用，这个不能丢），从一台机器能够扩展到成千上万台，然后搜索必须是实时的（real-time），使用起来一定要简单、支持多租户，我们需要一整套的解决方案，并且是为云构建的。

“让搜索更简单”，这是我们的宣言，“并且要酷，像盆景一样”

elasticsearch 的目标是解决上面的所有问题以及更多。她是开源的（Apache2协议），分布式的，RESTful的，构建在Apache Lucene之上的的搜索引擎.

模式自由(Schema Free) & 面向文档的 (Document Oriented)

搜索引擎的数据模型属于模式自由以及数据库是面向文档的，以目前#nosql的发展趋势来看，使用这种数据模型来构建应用程序已经被证明是非常高效的。

elasticsearch 的模型基于 JSON, 事实上，在近些年，它俨然已经成为数据呈现的一个标准，此外，通过JSON，可以非常简单的表示半结构化的数据，同样的，大多数编程语言都会优先支持JSON数据的解析.

先来看几个简单的例子，都是创建索引的。（ps：curl是一个linux下的处理HTTP请求的一个工具，你可以使用fiddler或者其他类似的工具来执行elasticsearch提供的RESTful接口）。 
//索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/user/kimchy -d '{
    "name" : "Shay Banon"
}'

//索引，多个field
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/tweet/1 -d '{
    "user": "kimchy",
    "post_date": "2009-11-15T13:12:00",
    "message": "Trying out elasticsearch, so far so good?"
}'

//索引，注意url里面的id是不一样的哦
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/tweet/2 -d '{
    "user": "kimchy",
    "post_date": "2009-11-15T14:12:12",
    "message": "You know, for Search"
}'

模式映射（Schema Mapping）

elasticsearch 是无模式的，你随便往里面扔一个JSON格式的文档，然后ES就可以自动的进行索引。 输入的内容如果是数字或者是时间类型，ES也自动的检测出来，并做相应的处理。

但是，总所周知，搜索引擎是非常复杂的，索引文档中的字段是可以设置BOOST值来影响打分的，另外还可以使用不同的分析器（Analyzer）用来控制怎么分词，比如有些字段是需要进行分词的，但是有些则不一定，如此等等。elasticsearch允许你完全控制这些规则，最终将一个JSON文档映射到搜索引擎里面。并且可以按索引（Index）和按类型（Type）2种级别来进行设置. 

//创建索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter

//创建Mapping
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/user/_mapping -d '{
    "properties" : {
        "name" : { "type" : "string" }
    }
}'

获取数据（GETting Some Data）

每个索引的文档都必须要有一个唯一标识（在类型级别），在很多时候这是非常有用的，比如你想更新或者删除某一个索引文档，或者只是想拿一条索引数据看看。 获取数据真是简单的不能再简单了，你只需用告诉es指定文档的索引、类型、和id就可以拿回实际的索引文档了（就是你建索引的时候的JSON文档），嘘，你知道就可以了，不要告诉其他的还在使用key/value来做分布式存储的人。。。 

//索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/tweet/2 -d '{
    "user": "kimchy",
    "post_date": "2009-11-15T14:12:12",
    "message": "You know, for Search"
}'

//获取
$ curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/2

搜索（Search）

这才是最终我们想要的：能够被搜索，并且搜索从来没有这么简单过，处理查询只需要一个简单的请求，里面隐藏了很多复杂的es提供的基于分布式的操作。 可以简单的使用 Lucene通用的语法，或者使用基于JSON格式QueryDSL（DSL：领域特定语言）来构造搜索各种请求（更加灵活，方便构造复杂查询）。

搜索可不仅仅就是查询就结束了，方面/层面（facets），高亮，自定义脚本等等都是支持的。 

//索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/twitter/tweet/2 -d '{
    "user": "kimchy",
    "post_date": "2009-11-15T14:12:12",
    "message": "You know, for Search"
}'

//lucene语法方式的查询
$ curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/_search?q=user:kimchy

//query DSL方式查询
$ curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/_search -d '{
    "query" : {
        "term" : { "user": "kimchy" }
    }
}'

//query DSL方式查询
$ curl -XGET http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true -d '{
    "query" : {
        "range" : {
            "post_date" : {
                "from" : "2009-11-15T13:00:00",
                "to" : "2009-11-15T14:30:00"
            }
        }
    }
}'

多租户（Multi Tenancy）

单个索引既然已经有了，那为什么还会需要不止一个索引呢，其实，有很多原因需要支持多索引，比如，对日志索引可以按周来分别存放，或者是对不同的索引进行不同的设置（比如，一个使用内存作为存储，一个使用文件系统来存储）.

当有了多个索引之后，我们就想要能够跨索引来进行搜索（或者其他操作）。 

//创建索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/kimchy

//创建索引
$ curl -XPUT http://localhost:9200/elasticsearch

//索引数据
$ curl -XPUT http://localhost:9200/elasticsearch/tweet/1 -d '{
    "post_date": "2009-11-15T14:12:12",
    "message": "Zug Zug",
    "tag": "warcraft"
}'

//索引数据
$ curl -XPUT http://localhost:9200/kimchy/tweet/1 -d '{
    "post_date": "2009-11-15T14:12:12",
    "message": "Whatyouwant?",
    "tag": "warcraft"
}'

//跨多个索引来进行查询
$ curl -XGET http://localhost:9200/kimchy,elasticsearch/tweet/_search?q=tag:warcraft

//查询所有索引下：_all是一个关键字
$ curl -XGET http://localhost:9200/_all/tweet/_search?q=tag:warcraft

设置（Settings）

能够进行配置本身就是一把双刃剑，我们想要的是能够打开就能尽快运行，中间无需任何配置，并且当有需要的时候能够控制应用程序的几乎所有方面。

elasticsearch 从构建之初就这种理念，所以几乎所有事情都是可配和可插拔的，此外，每个索引（index）都有其独立的配置，用来覆盖主配置（master settings） 。举例来说，一个索引可以配置为使用内存存储，10个分片和1个副本，而另外一个索引可以是使用文件系统存储，1个分片和10个副本。所有的索引级别（index）的设置都是可以在创建索引的时候通过YAML或者JSON格式来进行指定的。 

//创建索引，并设置分片和副本参数
$ curl -XPUT http://localhost:9200/elasticsearch/ -d '{
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 2,
        "number_of_replicas" : 3
    }
}'

分布式（Distributed）

elasticsearch的一个最主要的功能就是对分布式的支持，索引能够分拆为多个分片，每个分片可以有0个或者多个副本，集群中的每个数据节点，都可以承载一个或者多个分片，并且充当协调和处理各种操作分发到合适的分片上去。再平衡（Rebalancing）和路由（routing）这一切都是自动进行的。

时间之门（Gateway）

也许有一天，整个集群会崩溃（谁也无法保证因为什么原因），或者是因为特殊需要而进行关停，大多数情况，我们是需要让集群恢复到最后的一个状态的，并且让服务重新run起来 ，elasticsearch提供了一个叫做gateway的模块，允许你来做这件事情，你可以想想时间机器和搜索的结合（博客里面有一篇文章介绍）

集群的状态信息（包括事务日志）可以通过每个本地存储（默认模式）来重建，或共享存储（如NFS或者Amazon S3），当使用共享存储，集群状态信息会异步的复制过去。

此外，当使用共享存储来做持久化，索引信息可以完全的存放在内存里面，就算做整个集群的关闭再恢复也不会有问题。

Apache Lucene and the logo is a trademark of The Apache Software Foundation. All other marks mentioned may be trademarks or registered trademarks of their respective owners."

由于译者水平有限，难免会有不少问题，欢迎大家及时指出更正，文中有些地方不太好翻译的地方，会直接给出英文原文，方便对照，最后热烈欢迎大家加入到我们的译者团队，一起为es的中文社区出一把力
 
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