定义mapping

　　在添加索引的mapping时就可以这样定义分词器

{ "page":{ "properties":{ "title":{ "type":"string", "indexAnalyzer":"ik", "searchAnalyzer":"ik" }, "content":{ "type":"string", "indexAnalyzer":"ik", "searchAnalyzer":"ik" } } } }

　　indexAnalyzer为索引时使用的分词器，searchAnalyzer为搜索时使用的分词器。

　　java mapping代码如下：

XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .startObject("page") .startObject("properties") .startObject("title") .field("type", "string") .field("indexAnalyzer", "ik") .field("searchAnalyzer", "ik") .endObject() .startObject("code") .field("type", "string") .field("indexAnalyzer", "ik") .field("searchAnalyzer", "ik") .endObject() .endObject() .endObject() .endObject()

　　定义完后操作索引就会以指定的分词器来进行分词。

　　附：

　　ik分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

　　mmseg分词插件项目地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-mmseg

　　如果觉得配置麻烦，也可以下载个配置好的es版本，地址如下：https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf

　　elasticsearch的基本用法

　　最大的特点：

　　1. 数据库的 database, 就是  index

　　2. 数据库的 table,  就是 tag

　　3. 不要使用browser， 使用curl来进行客户端操作.  否则会出现 java heap ooxx...

　　curl:  -X 后面跟 RESTful ：  GET, POST ...

　　-d 后面跟数据。 (d = data to send)

　　1. create:

　　指定 ID 来建立新记录。 （貌似PUT， POST都可以）

　　$ curl -XPOST localhost:9200/films/md/2 -d '

　　{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}'

　　使用自动生成的 ID 建立新纪录：

　　$ curl -XPOST localhost:9200/films/md -d '

　　{ "name":"ma da jia si jia3", "tag": "good"}'

　　2. 查询：

　　2.1 查询所有的 index, type:

　　$ curl localhost:9200/_search?pretty=true

　　2.2 查询某个index下所有的type:

　　$ curl localhost:9200/films/_search

　　2.3 查询某个index 下， 某个 type下所有的记录：

　　$ curl localhost:9200/films/md/_search?pretty=true

　　2.4 带有参数的查询：

　　$ curl localhost:9200/films/md/_search?q=tag:good

　　{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"film","_type":"md","_id":"2","_score":1.0, "_source" :

　　{ "name":"hei yi ren", "tag": "good"}},{"_index":"film","_type":"md","_id":"1","_score":0.30685282, "_source" :

　　{ "name":"ma da jia si jia", "tag": "good"}}]}}

　　2.5 使用JSON参数的查询： （注意 query 和 term 关键字）

　　$ curl localhost:9200/film/_search -d '

　　{"query" : { "term": { "tag":"bad"}}}'

　　3. update

　　$ curl -XPUT localhost:9200/films/md/1 -d { ...(data)... }

　　4. 删除。 删除所有的：

　　$ curl -XDELETE localhost:9200/films

　　引言：

　　今天，事情终于发生了。Java6（Mustang），是2006年早些时候出来的，至今仍然应用在众多生产环境中，现在终于走到了尽头。已经没有什么理由阻止迁移到Java7(Dolphin)上了。

　　这也促使我想写一篇关于在ElasticSearch上配置Java6和7的细微差异的博文。

　　Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置。通常情况下，因为这些配置的选择还是很谨慎的，所以你不需要太关心，并且你能立刻使用ElasticSearch。

　　但是，当你监视ElasticSearch节点内存时，你可能尝试修改一些配置。这些修改是否会改善你的处境？

　　这篇博文尝试揭开Elasticsearch配置的神秘面纱，并且讨论最常见的调整。最终，会给出一些推荐的配置调整。

　　Elasticsearch JVM 配置概览：

　　这些是Elasticsearch 0.19.11版本的默认配置。

　　JVM参数 Elasticsearch默认值 Environment变量

-Xms 256m ES_MIN_MEM -Xmx 1g ES_MAX_MEM -Xms and -Xmx   ES_HEAP_SIZE -Xmn   ES_HEAP_NEWSIZE -XX:MaxDirectMemorySize   ES_DIRECT_SIZE -Xss 256k -XX:UseParNewGC + -XX:UseConcMarkSweepGC + -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 75 -XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly + -XX:UseCondCardMark (commented out)

　　首先你注意到的是，Elasticsearch预留了256M到1GB的堆内存。

　　这个设置适用于开发和演示环境。开发人员只需要简单的解压发行包，再执行./bin/elasticsearch -f就完成了Elasticsearch的安装。当然这点对于开发来说非常棒，并且在很多场景下都能工作，但是当你需要更多内存来降低Elasticsearch负载的时候就不行了，你需要比2GB RAM更多的可用内存。

　　ES_MIN_MEM/ES_MAX_MEM是控制堆大小的配置。新的ES_HEAP_SIZE变量是一个更为便利的选择，因为将堆的初始大小和最大值设为相同。也推荐在分配堆内存时尽可能不要用内存的碎片。内存碎片对于性能优化来说非常不利。

　　ES_HEAP_NEWSIZE是可选参数，它控制堆的子集大小，也就是新生代的大小。

　　ES_DIRECT_SIZE控制本机直接内存大小，即JVM管理NIO框架中使用的数据区域大小。本机直接内存可以被映射到虚拟地址空间上，这样在64位的机器上更高效，因为可以规避文件系统缓冲。Elasticsearch对本机直接内存没有限制(可能导致OOM)。

　　由于历史原因Java虚拟机有多个垃圾收集器。可以通过以下的JVM参数组合启用：

JVM parameter Garbage collector -XX:+UseSerialGC serial collector -XX:+UseParallelGC parallel collector -XX:+UseParallelOldGC Parallel compacting collector -XX:+UseConcMarkSweepGC Concurrent-Mark-Sweep (CMS) collector -XX:+UseG1GC Garbage-First collector (G1)

　　UseParNewGC和UseConcMarkSweepGC组合启用垃圾收集器的并发多线程模式。UseConcMarkSweepGC自动选择UseParNewGC模式并禁用串行收集器（Serial collector）。在Java6中这是默认行为。

　　CMSInitiatingOccupancyFraction提炼了一种CMS（Concurrent-Mark-Sweep）垃圾收集设置；它将旧生代触发垃圾收集的阀值设为75.旧生代的大小是堆大小减去新生代大小。这告诉JVM当堆内容达到75%时启用垃圾收集。这是个估计的值，因为越小的堆可能需要越早启动GC。

　　UseCondCardMark将在垃圾收集器的card table使用时，在marking之前进行额外的判断，避免冗余的store操作。UseCondCardMark不影响Garbage-First收集器。强烈推荐在高并发场景下配置这个参数（规避card table marking技术在高并发场景下的降低吞吐量的负面作用）。在ElasticSearch中，这个参数是被注释掉的。

　　有些配置可以参考诸如Apache Cassandra项目，他们在JVM上有类似的需求。

　　总而言之，ElastciSearch配置上推荐：

　　1. 不采用自动的堆内存配置，将堆大小默认最大值设为1GB

　　2.调整触发垃圾收集的阀值，比如将gc设为75%堆大小的时候触发，这样不会影响性能。

　　3.禁用Java7默认的G1收集器，前提是你的ElasticSearch跑在Java7u4以上的版本上。