Explication détaillée pour démarrer avec les exemples .net Elasticsearch

1. es installation liée
1.installation d'elasticsearch
Exécutez http://localhost:9200/
2.head plug- dans
3.installation du plug-in bigdesk
(Détails de l'installation Baidu : installation de Windows ElasticSearch, les détails sont disponibles)

2. dans
www.searchtech.pro/elasticsearch-plugins (collection de plug-ins es)
(projet ik)
(le plug-in ES surveille l'état du nœud et peut également déboguer votre requête ES)
(2.1.1 + 1.6ik a également du Pinyin et est intégré à d'autres tokenizers)
(plug-in similaire à head)
www.elastic.co/downloads/marvel (surveillance de l'état de santé de l'ES)
Plug-in Konf (on dit qu'il peut surveiller la charge du cluster)

Exemple de client Three.es C#

1. Téléchargement du package elasticsearch. .net, composant nest.
Le composant nest dépendra du téléchargement du composant elasticsearch.
Documentation d'utilisation :
Remarques : Relativement peu de personnes utilisent es pour .net, et la version es est mise à jour très rapidement. De nombreuses utilisations sont basées sur leur propre supposition. Communiquez davantage et partagez davantage.
2. Créer un client de connexion

   public ElasticClient GetClient()
        {
            var node = new Uri("http://192.168.17.54:9200");
            var settings = new ConnectionSettings(
                node,
                defaultIndex: "my-application"
            );
            return new ElasticClient(settings);
        }

3. Créer un modèle d'index (structure d'index)

[ElasticType(IdProperty = "Id", Name = "Person")]
        public class Person
        {
           [ElasticProperty(Name = "Id", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.NotAnalyzed)]
            public string Id { get; set; }
            public string Firstname { get; set; }
            public string Lastname { get; set; }
            public string[] Chains { get; set; }
           [ElasticProperty(Name = "content", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.Analyzed, Analyzer = "ik_max_word")]
            public string Content { get; set; }
        }

Remarque : Pour des exemples de modèles plus détaillés fournis par d'autres, vous pouvez télécharger la pièce jointe.
4. Indexer le contenu (créer un index)

private void btnIndex_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //var client = new ElasticsearchClient();
            ////index a document under /myindex/mytype/1
            //var indexResponse = client.Index("myindex", "mytype", "1", new { Hello = "World" });
            var client2 = GetClient();
            //client2.CreateIndex("test");
            //client2.Map<Person>(c => c.MapFromAttributes());
            IEnumerable<Person> persons = new List<Person>
            {
                new Person()
                {
                    Id = "4",
                    Firstname = "aaa",//Boterhuis-040
                    Lastname = "Gusto-040",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "5",
                    Firstname = "sales@historichousehotels.com",
                    Lastname = "t Boterhuis 1",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "6",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "sales@historichousehotels.com",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                new Person()
                {
                    Id = "7",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
                 new Person()
                {
                    Id = "8",
                    Firstname = "Aberdeen #110",
                    Lastname = "t Boterhuis 2",
                    Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                },
            };
            //foreach(var p in persons)
            client2.IndexMany<Person>(persons,"test");
        }

5. Exemple de recherche simple

var client = GetClient();
            var rs = client.Search<Person>(s => s.Index("test").QueryString(this.textBox1.Text));
            this.richTextBox1.Text = JsonConvert.SerializeObject(rs.Documents);

6. Mise à jour de l'index

 private void btnUpdate_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();
            client2.Update<Person, object>(u => u
             .Index("test")
            .Id(4)
            .Doc(new { Id="4", Firstname = "United States" })
            .RetryOnConflict(3)
            .Refresh()
           );
            //var u1 =  new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "Boterhuis-040",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
            //    };
            //var u2 = new Person()
            //    {
            //        Id = "4",
            //        Firstname = "United States",
            //        Lastname = "Gusto-040",
            //        Chains = new string[] { "a", "b", "c" },
            //    };
            //client2.Update<Person,Person>(u1,u2).
        }

7. Suppression de l'index

private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();
            client2.DeleteIndex("test");
            client2.DeleteIndex("my-application");
        }

8. 总结
以上示例代码，简单的应用已经足够用。其他的就是高亮和分组。可以看文档。
四. es 集群
 es 默认是一个集群，相对solr云来说配置更简单，搭建更方便些。但是更多还是要根据业务进行自己的集群设计还是好费很多时间，很多精力。（上手容易，用好难）
五. es 与solr 对比
个人目前了解的：
原来solr资料比较多，现在貌似es的资料更多一点。solr是官方英文pdf，es也是英文的。
原来solr还有中文书籍，现在貌似没有了。es 目前还有几本书籍，但是讲的es版本略有老旧。
solr上手相对es略微难些。
（n年前，我用的是solr，那时候还没有solrcloud；es还没有出来，那时候solr资料反而多。个人也实现了自己的solr集群方案。其他的功能上的对比，还是百度，不重复。）
六. 如果es客户端调试请求
建议下载HTTPAnalyzer之类的tcp拦截工具。这样可以拦截验证sdk出来的请求连接，对比资料和书籍看下哪些参数写错了，对调试很有帮助。
七. es 附录
es术语介绍：
cluster：
代 表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点。这个主节点是可以通过选举产生的。注意，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心 化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价 的。
shards
代表索引分片。es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas
代表索引副本，es可以设置多个索引的副本。副本的作用，一是提高系统的容错性，当某个节点的某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复，二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river
代表es的一个数据源，也是其他存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway
代 表es索引快照的存储方式。es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再 重新启动时，就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的 HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen
代表es的自动发现节点机制。es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式。默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。

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