1.Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
2.索引库名称必须要全部小写，不能以下划线开头，也不能包含逗号。
3.BigDesk Plugin：节点的实时状态监控，包括jvm的情况，linux的情况， elasticsearch的情况。
4.recovery & gateway
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。
代表ES索引的持久化存储方式，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硬盘。当这个ES集群关闭在重新启动是就会从gateway中读取索引数据。支持本地文件，分布式文件系统，Hadoop的HDFS。
5.discovery.zen代表ES的自动发现节点机制，通过配置可以禁用，此时需要设置节点注解列表
6.SearchType搜索类型有4种 ①query and fetch(速度最快)(返回N倍数据量)②query then fetch（默认的搜索方式） ③DFS query and fetch ④DFS query then fetch(可以更精确控制搜索打分和排名。)
DFS解释：先把各个分片的词频率和文档频率收集一下，然后进行词搜索的时候，各分片依据全局的词频率和文档频率进行搜索和排名。
QUERY_AND_FETCH是最快的，DFS_QUERY_THEN_FETCH是最慢的。从搜索的准确度来说，DFS要比非DFS的准确度更高。
7.Query
查询所有（match_all）
解析查询字符串（query_string）支持全部的Apache Lucene查询语法
通配符查询（wildcardQuery）*匹配多个字符，?匹配1个字符 注意：避免* 开始, 会检索大量内容造成效率缓慢
词条查询（termQuery）匹配在给定字段中含有该词条的文档，而且是确切的、未经分析的词条
字段匹配查询（matchQuery、multiMatchQuery匹配多个字段）
标识符查询（idsQuery）此查询针对内部的_uid字段运行，所以它不需要启用_id字段
相似度查询（fuzzy）基于编辑距离算法来匹配文档
范围查询（range）字段可以是数值型，也可以是基于字符串的
跨度查询（spanTermQuery）前面有多少词
组合查询、复杂查询、布尔查询（boolQuery）（must、mustNot、should-and、not、or）结合其他查询使用
正则表达式查询（regexpQuery）
分页查询（setFrom(0).setSize(1)）
排序查询（addSort）
过滤filter查询（setPostFilter(FilterBuilders.rangeFilter("age").from(1).to(19))）
高亮highlight
聚合查询aggregations
8.IK分词器
①针对于es集群中已经存在的历史索引库，不会进行重新分词，分词插件不起作用。
②新建索引库，以及索引库下的type时，要指定相应的中文分词插件，才会起作用。
会根据分词插件，对新增的索引信息进行分词，存储到es集群中。
③需要将安装好的ik中文分词插件拷贝到集群中别的节点上。
④给es集群安装插件时，优先安装中文分词插件（建议排在第一位！！）。
⑤windows下的换行符是\r\n , Linux os下的换行符是\n ；将windows下的指令拷贝到linux命令
行下执行，往往会报错，不能正常执行，
应对方案是：a)先将内容粘贴到Linux下的临时文件中；b)然后从linux临时文件中拷贝
9.如果不想返回完整的JSON文档，可以使用source返回指定字段。
10.在elasticsearch中所有的搜索都会触发相关性分数计算。过滤器不计算得分，所以他们比执行查询的速度，过滤器可缓存在内存中，允许重复搜索。如果相关性不重要，那就使用filter，否则就使用query
11.master节点不参与查询、索引操作，仅负责对于集群管理，所以在CPU、内存、磁盘配置上，都可以比数据节点低很多。
12.在Lucene中删除文档，数据不会马上在硬盘上除去，而是在lucene索引中产生一个.del的文件，而在检索过程中这部分数据也会参与检索，lucene在检索过程会判断是否删除了，如果删除了再过滤掉。
13.优化
①log输出的水平默认为trace，查询超过500ms即为慢查询，就要打印日志，把log输出水平改为info，可以减轻服务器的压力
②批量入库大量数据的话，建议将副本数设置为0。因为es在索引数据的时候，如果有副本存在，数据也会马上同步到副本中，这样会对es增加压力。待索引完成后将副本按需要改回来。这样可以提高索引效率。
③调大系统的"最大打开文件数",建议32K甚至是64K ulimit -a (查看) ulimit -n 32000(设置)
④修改bin/elasticsearch.in.sh中ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM的大小，建 议设置一样大，避免频繁的分配内存，根据服务器内存大小，一般分配60%左右(默认 256M)
⑤分片数过多会导致检索时打开比较多的文件，另外也会导致多台服务器之间通讯。而分片数过少会导至单个分片索引过大，所以检索速度慢。建议单个分片最多存储20G左右的索引数
据，所以，分片数量=数据总量/20G
⑥副本多的话，可以提升搜索的能力，但是如果设置很多副本的话也会对服务器造成额外的压力，因为需要同步数据。所以建议设置2-3个即可
⑦使用filter查询会使用query cache, 如果业务场景中的过滤查询比较多，建议将querycache设置大一些，以提高查询速度。indices.queries.cache.size： 10%（默认），可设置成百分比，也可设置成具体值，如256mb。
⑧查询结果如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE， 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。