1，Mac上安装(指定java8)
brew cask install java8 vim .base_profile 文件内容： JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_162.jdk/Contents/Home PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar source .base_profile echo .base_profile brew install elasticsearch 安装中文分词插件（根据当前es版本）： elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.1.2/elasticsearch-analysis-ik-6.1.2.zip
2，优化配置
#服务器优化：更改索引片断数量 ulimit -n 32000 #配置文集优化配置 自身配置文件：elasticsearch.yml 修改bootstrap.mlockall: true，禁止内存交换 jvm配置文件(GC)：jvm.options -Xms1g 初始分配内存 总内存的60%但不能超过32G -Xmx1g 最大使用内存 mac中配置文件路径： /usr/local/etc/elasticsearch
3，Elasticsearch索引配置
使用mappings新建index curl -X PUT ‘localhost:9200/kline_test‘ -H ‘Content-Type: application/json‘ -d ‘ { "settings": { "number_of_shards": 1,#分片数 "number_of_replicas" :0#副本数：未批量导入数据时建议不要进行副本 }, "mappings": { "kline_data": { "properties": { "code": { "type": "text", #数据类型 "include_in_all": false #禁用_all查询 }, "name": { "type": "text", "include_in_all": false,#禁用_all查询 "analyzer": "ik_max_word",#使用可以对文本进行最大数量的分词 "search_analyzer": "ik_max_word" }, "market": { "type": "byte"， "include_in_all": false,#禁用_all查询 }, "time": { "type": "date" , "include_in_all": false,#禁用_all查询 "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis",#指定数据的查询格式 }, "mongo_id": { "type": "text", "index": False #不对该字段进行索引，既无法作为查询条件 } } } } }‘
※特别提示：在6.1版本之后doc的字段属性：index的配置参数变更为True 或 False 而非之前的：not_analyzed和no
以下为各个字段的属性说明：（转自http://blog.csdn.net/ntc10095/article/details/73730772）
"status": { "type": "string", //字符串类型 "index": True//是否被索引，True：索引既可查询 ，Flase：该字段将不可查询 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权 "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，分词字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存 "fielddata":{"format":"disabled"}//针对分词字段，参与排序或聚合时能提高性能，不分词字段统一建议使用doc_value "fields":{"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词 "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引 "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项 "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量 "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词 "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100 "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值 "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能 "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效 "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用 }
4，谨慎分片
当在ElasticSearch集群中配置好你的索引后, 在集群运行中你无法调整分片设置. 既便以后需要调整分片数量, 也只能新建并对数据进行重新索引(reindex)
虽然reindex会比较耗时, 但至少能保证你不会停机
每个分片都是有额外的成本的:
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- 每个分片本质上就是一个Lucene索引, 因此会消耗相应的文件句柄, 内存和CPU资源
- 每个搜索请求会调度到索引的每个分片中. 如果分片分散在不同的节点倒是问题不太. 但当分片开始竞争相同的硬件资源时, 性能便会逐步下降
- ES使用词频统计来计算相关性. 当然这些统计也会分配到各个分片上. 如果在大量分片上只维护了很少的数据, 则将导致最终的文档相关性较差
分片数量的确定：
原则：每个分片最好不超过30G，尽量不多过多分片
计算数量：在确定之初最好能估算出日后数据的总量，然后再进行分片（例如：未来数据可能是300G，那就至少需要10-11个分片）
※为保证查询质量，建议还是分片数量不要过大；网上有的人说分片不能超过20有的不能超过100，而分片容量也有分歧：不能超过20G或30G
※个人认为需根据实际情况来进行优化，如果数据量再大且在增加额外的节点(ES会自动完成分片在不同节点上的分布平衡)后效率仍然没有改善，
可新建另一个索引，然后通过程序中间件进行访问控制
※另外通过中间件可以进行特定数据存入指定分片(参数：_shards:0,1,2)，从而达到特定数据的集中存储，提高查询效率
节点数量确定（初期）：
节点数量<=分片数量*(副本数量+1)
5，使用optimize优化
-随着时间的推移，ElasicSearch中每个shard的数据也会越来越多，索引越来越大，而生成的segment（在每个shard中，每个索引文件实际是由多个sgment文件组成）也会越来越多。
而segment越多的话，则查询的性能越差，所以通过调用optimize命令，将多个segment合并成更少数量的segment(最少为一个)，从而来提高查询性能。
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- curl -XPOST http://localhost:9200/shb01/_optimize?max_num_segments=1
-在es中删除一个文档后不会立即从硬盘中删除只会标记这个文档被删除，lucene会产生一个.del文件，而在检索过程中这个文件还会参与检索只不过在最后会被过滤掉，
这样其实也会影响效率，我们可以定期删除这些文件，同合并索引片断一样可以通过curl
