一. es安裝相關
1.elasticsearch安裝
  運行http://localhost:9200/
2.head插件
3.bigdesk插件安裝
(安裝細節百度:windows elasticsearch 安裝，有詳細內容)

二. es插件相關
http://www.searchtech.PRo/elasticsearch-plugins (es 插件大全)
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik (ik 項目)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (ES的插件  監控 節點狀態 ， 也可以調試你的ES查詢)
https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/tree/master (2.1.1 + 1.6ik  還有拼音  和其他分詞器 集成好了)
https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (類似head的插件)
https://www.elastic.co/downloads/marvel （監控ES健康狀態）
konf插件 (據說能看集群負載)

三.es C# 客戶端示例

1. 包下載elasticsearch.net,nest 組件。
   nest組件會依賴下載elasticsearch組件。
   使用文檔：http://nest.azurewebsites.net/
   備注：.net 使用es的相對少一些，es版本更新也很快，很多使用也都是靠自己揣摩。多交流，多分享。
2. 創建連接客戶端
     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. 創建索引模型（索引結構）
[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; }
        }
     備注：其他人提供的model示例，更詳細些，可下載附件。
4. 索引內容（創建索引）
  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. 簡單搜索示例
  var client = GetClient();
            var rs = client.Search<Person>(s => s.Index("test").QueryString(this.textBox1.Text));
            this.richTextBox1.Text = JsonConvert.SerializeObject(rs.Documents);
6. 索引更新
 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. 索引刪除
 private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var client2 = GetClient();
            client2.DeleteIndex("test");
            client2.DeleteIndex("my-application");
        }
8. 總結
以上示例代碼，簡單的應用已經足夠用。其他的就是高亮和分組。可以看文檔。

四. es 集群
 es 默認是一個集群，相對solr云來說配置更簡單，搭建更方便些。但是更多還是要根據業務進行自己的集群設計還是好費很多時間，很多精力。（上手容易，用好難）

五. es 與solr 對比
個人目前了解的：
原來solr資料比較多，現在貌似es的資料更多一點。solr是官方英文pdf，es也是英文的。
原來solr還有中文書籍，現在貌似沒有了。es 目前還有幾本書籍，但是講的es版本略有老舊。
solr上手相對es略微難些。
（n年前，我用的是solr，那時候還沒有solrcloud；es還沒有出來，那時候solr資料反而多。個人也實現了自己的solr集群方案。其他的功能上的對比，還是百度，不重復。）

六. 如果es客戶端調試請求
建議下載HTTPAnalyzer之類的tcp攔截工具。這樣可以攔截驗證sdk出來的請求連接，對比資料和書籍看下哪些參數寫錯了，對調試很有幫助。

七. es 附錄
es術語介紹：
cluster：

代表一個集群，集群中有多個節點，其中有一個為主節點。這個主節點是可以通過選舉產生的。注意，主從節點是對于集群內部來說的。es的一個概念就是去中心化，字面上理解就是無中心節點，這是對于集群外部來說的，因為從外部來看es集群，在邏輯上是個整體，你與任何一個節點的通信和與整個es集群通信是等價的。
shards

代表索引分片。es可以把一個完整的索引分成多個分片，這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個，分布到不同的節點上。構成分布式搜索。分片的數量只能在索引創建前指定，并且索引創建后不能更改。
replicas

代表索引副本，es可以設置多個索引的副本。副本的作用，一是提高系統的容錯性，當某個節點的某個分片損壞或丟失時可以從副本中恢復，二是提高es的查詢效率，es會自動對搜索請求進行負載均衡。
recovery

代表數據恢復或叫數據重新分布，es在有節點加入或退出時會根據機器的負載對索引分片進行重新分配，掛掉的節點重新啟動時也會進行數據恢復。
river

代表es的一個數據源，也是其他存儲方式（如：數據庫）同步數據到es的一個方法。它是以插件方式存在的一個es服務，通過讀取river中的數據并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway

代表es索引快照的存儲方式。es默認是先把索引存放到內存中，當內存滿了時再持久化到本地硬盤。gateway對索引快照進行存儲，當這個es集群關閉再重新啟動時，就會從gateway中讀取索引備份數據。es支持多種類型的gateway，有本地文件系統（默認），分布式文件系統，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存儲服務。
discovery.zen

代表es的自動發現節點機制。es是一個基于p2p的系統，它先通過廣播尋找存在的節點，再通過多播協議來進行節點之間的通信，同時也支持點對點的交互。
Transport

代表es內部節點或集群與客戶端的交互方式。默認內部是使用tcp協議進行交互，同時它支持http協議（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的傳輸協議（通過插件方式集成）。