虽然es在配置上要比solr简单许多，也更加灵活，基本上没有什么多余的配置，官网下载好后就可以直接使用，附一个下载地址https://www.elastic.co/downloads/past-releases
注意：ES版本差异贼大，所以尽量保证版本一致
在测试中，所有的演示我均通过HTTP来请求，测试工具我采用postman
首先将官方下载的ES解压一下我们可以看到如下目录（linux下大同小异），
然后我们通过命令行进入bin目录下执行elasticsearch命令，ES就完美运行了，地址栏中输入127.0.0.1:9200就可以看到如下界面，说明运行成功。
看到这里是不是感觉很简单呢，，，下面我们来进行安装bug练习，，，不对，是安装ik分词器。
首先先说一下为什么要分词，我们随便找一段英语看一下他的分词效果，可以看到分词效果相对来说还是不错的
但是呢我们换成中文试一下，同样的查询条件，同样的HTTP请求，汉字却被拆分成一个一个的文字了
很明显，这并不是我们想要的效果，所以我们需要安装一个支持中文的分词器，这里我们可以使用ik进行分词，附IK地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
版本号与ES一致，版本号与ES一致，版本号与ES一致
重要的事情说三次，只要差一个小版本ik就不能用了，首先，我们解压下载好的压缩文件，然后在ik的根目录下(包含pom.xml)执行mvn install 命令(下载依赖)，不过需要提前安装maven，maven安装并不难大家可以在网上搜索一下，然后将生成的\target\releases\elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip解压到ES的plugins\ik目录下，直接启动ES，不需要加配置文件,之前的ES中需要加配置文件，但这个版本并不需要。
我们尝试运行一下，我将请求体换成了：
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text":"看到这里是不是感觉很简单呢"
}
展示效果：
{
"tokens": [
{
"token": "看到",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "这里是",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "这里",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "是不是",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "不是",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "感觉",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "很简单",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "简单",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "呢",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_CHAR",
"position":
}
]
}
ik有两种模式，上面的方式为最大方式，它会劲量详细的拆分，我们看到，“很简单”算一个词组，简单也算一个词组，而另一种方式为ik_smart方式
请求体：
{
"analyzer": "ik_smart",
"text":"看到这里是不是感觉很简单呢"
}
结果 ：可以看到他只要分词过的字符就不会参与到下一次分词中了
{
"tokens": [
{
"token": "看到",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "这里",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "是不是",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "感觉",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "很简单",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "呢",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_CHAR",
"position":
}
]
}
好了这就是关于elasticsearch安装以及IK的流程，由于篇幅太长，后续我会发表，增删改查java客户端，head等博客