时间轻松学会.NET Core操作ElasticSearch7的方法
在互联网上，随处可见的搜索框。背后所用的技术大多数就是全文检索。
在全文检索领域，常见的库/组件有：lucene、solr、sphinx、elasticsearch等。
简单对比几种全文引擎的区别
- lucene是一个基于java开发的全文检索基础包，使用起来繁杂，且默认不支持分布式检索
- solr是基于lucene开发的一个搜索工具。抽象度更高，使用更简单，且提供一个控制面板。
- elasticsearch也是基于lucene开发的。同样是高度抽象，并提供了一个非常强大的dsl检索功能，可以很方便的检索出数据。
- solr和es的区别主要在于：es有强大的实时检索能力而不怎么掉速，solr创建索引的同时，检索速度会下降。如果不考虑实时检索，solr的速度更快。solr社区更成熟。es使用更方便更现代化。
- sphinx是俄罗斯人开发的一个全文检索引擎，使用c++开发。性能比java开发的es和solr高，但是在社区繁荣度上，比es和solr差很多。比如中文分词器，sphinx的coreseek插件已经停更了。sphinx有个非常好的地方就是可以作为mysql插件使用。
环境搭建
随着容器化的发展，我们大部分环境都切换到docker上了。本篇博文的环境通过docker搭建。
es在docker中搭建
我使用的是es7.4.2
我这里把docker中的es数据目录和插件目录映射到本机，方便操作。实际线上部署也应该映射数据目录到宿主机，防止数据丢失。
搭建kibana可视化环境
运行成功后，在docker控制面板上，就可以看到两个正在运行的容器了。
在本机浏览器访问 http://localhost:5601/ 即可打开kibana仪表盘。
elasticsearch基本概念
用数据库的概念来对比es的概念
| 数据库 | elasticsearch |
|---|---|
| database 库 | index 索引 |
| table 表 | type 类型 7.x已经废除 |
| row 行 | document 文档 |
| column 列 | field 字段 |
| chema 表结构 | mapping 映射 |
| sql | dsl |
| select | get |
| update | put |
| delete | delete |
上手elasticsearch的dsl
es有两种方式操作：1.url方式，2.http请求中的body提交json dsl
创建一个索引
删除一个索引
创建mapping
在es7中已经不支持映射mapping的时候，指定_doc名称了。es会给一个默认的_doc名称
新增字段
在es中只能新增字段，无法修改已有字段。如果需要需改已有字段，只能重新创建索引，然后使用reindex迁移数据到新的索引。
查看索引
插入以及数据
多次put同一个id到es，那就是更新了
使用post请求，在_doc的type中插入id为1的一条数据。id可以自定义格式，可以为数字以及自定义字符串
查看数据
数据检索的格式为 get /索引名称/_search + json格式的body
基本搜索
范围搜索
分页搜索
排序
复杂搜索
在es搜索中，一般会存在多个条件，类似于sql的and or等操作。在es中使用bool操作来连接多个条件，must 必须满足，should：满足最好，不满足也没关系（如果满足，es的搜索评分会更高，结果更靠前）
聚合
在es中，聚合使用eggs来操作。可快速求出最大、平均、等值。
配置中文分词器
es默认的分词器是中文分词是按单个汉字分割。所以使用起来搜索结果不太准确。在es的分词插件中，中文分词用的比较多的是ik分词器
github地址:
下载好es对应版本的插件，解压出来，放到es的插件目录。重启es，即可启用插件。
我们对比一下使用es默认分词器和ik分词器的结果
默认分词器
使用ik分词器
ik分词器支持两种分词模式 1. ik_smart 2.ik_max_word
ik_smart模式
ik_max_word
两种分词模式的区别在于分词粒度的粗细问题。而standard分词直接按单个字符分割。
使用.net core的nest客户端
es的.net客户端分为两个，一个是elasticsearch.net一个是nest，nest是高级的客户端库，提供更符合.net程序员的操作api。elasticsearch.net更适合喜欢写dsl的程序员。一般我们都使用nest。
创建索引
插入数据
检索数据
检索数据的写法基本上和dsl语法结构一致。学会dsl，用c#也可以写出正确的查询语句。
学会以上的基本操作，就可以算是对es有一个基本的了解了。更多深入的知识点可以去es官方文档学习。
nest库地址:
官方文档:
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