下载ElasticSearch安装包

直接打开这个链接：Download Elasticsearch | Elastic，页面是这样的：

点击 Windows 下载的就是文件压缩包，当前最新的版本是 9.5.0，可以在 Summary 中选择历史版本：View past releases。

下载得到的是 ES 的压缩包，直接解压即可，我解压的路径是没有中文字符的，我也不清楚文件路径有中文字符会不会有什么问题。（我记得我大一刚上学的时候用户名就是中文，一直用到大三才第一次重装系统，才改成英文，在此之前都没出现过什么问题）

先来认识一下 ES 的目录结构：

bin：可执行文件目录。

config：配置文件目录。

jdk：ES 在 9.5.0 版本是自带 jdk 的，不需要本地安装 jdk，我在网上搜到是 7.x 版本才自带 jdk。

plugins：插件目录，之后安装 IK 分词器就是要放到这里。

修改配置

进入 config 目录，打开 elasticsearch.yml 文件。

直接全部删除，然后复制粘贴下面的内容就可以了。

cluster.name: my-es # 集群名称 node.name: node-1 # 节点名称 path.data: C:\Users\admin\Downloads\elasticsearch-9.5.0-windows-x86_64\data # 数据存储路径 path.logs: C:\Users\admin\Downloads\elasticsearch-9.5.0-windows-x86_64\logs # 日志存储路径 network.host: localhost # 绑定本地地址 http.port: 9200 # 端口，默认9200 discovery.type: single-node # 单节点模式，一个集群里面只有一个节点，不需要发现其他节点 xpack.security.http.ssl.enabled: false # 关闭HTTPS，方便本地访问 xpack.security.enabled: false # 免密码登录

Ctrl + S 保存修改，然后进入 bin 目录，双击 elasticsearch.bat 启动 ES 程序，会打开一个命令行界面，关闭这个界面就是关闭 ES 进程。

在我的电脑上启动比较慢，大概要等 30-40 秒才能完全启动成功。在浏览器输入 http://127.0.0.1:9200 返回下面的内容表示启动成功。

这里的 http://127.0.0.1:9200 都是在 elasticsearch.yml 文件中配置的，包括返回的响应中，name 和 cluster_name 都是我们自己配置的内容。

ES 启动成功，可以通过 http 请求获取 ES 的服务，可以安装 ES 的可视化工具，比如 Kibana。

当然，ES 需要用 http 请求调用接口，只需要能够发送 http 请求就可以了，不一定要安装 Kibana，也可以用 postman、apifox 这些接口测试软件。

甚至，可以编写 python、java 程序发送 http 请求。但是，如果你是通过 js 发送请求，那就遭老罪了。

fetch("http://127.0.0.1:9200", { "method": "GET" })

发送最简单的 GET 请求，然后就可以在控制台上看到熟悉的跨域报错：

需要在 elasticsearch.yml 中添加跨域配置：

http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE http.cors.allow-headers: "*" http.cors.allow-credentials: true

修改配置后需要重启服务才能生效，现在就可以用 js 发送 http 请求了。

安装 IK 分词器

IK 分词器在 github 的地址：IK分词器，我们赶紧打开链接，进入 Release 吧。

但是插件已经不在 github 发布了，需要去 索引：analysis-ik/stable/ 这里下载，在下载插件的时候要注意和 ES 的版本保持一致，就比如我安装的 ES 是 9.5.0，这里的插件也要下载 9.5.0 的。

下载完之后解压，将解压得到的文件放到 plugins 目录下面即可。

怎么验证是否安装成功呢？我们可以用中文进行分词检测，因为 ES 自带的分词器是偏向于英文的，如果是中文句子，会把每个汉字当成一个独立的字符进行分词，是不能辨别汉字的意思的。

fetch("http://localhost:9200/_analyze", { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ analyzer: 'standard', text: '绿色的森林' }) });

如果用标准分词器，结果是这样的：

现在可以使用 IK 分词器提供的 ik_smart 和 ik_max_word 进行分词：

• ik_smart：智能分词
• ik_max_word：尽可能分出更多的词
• 入库的时候可以用 ik_max_word 分词，提供足够大的样本。查找的时候用 ik_smart 分词。

换成 ik_smart 之后就可以正常理解中文意思了：

fetch("http://localhost:9200/_analyze", { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ analyzer: 'ik_smart', text: '绿色的森林' }) });

jvm 堆内存优化

现在 ES 可以启动，IK 分词器也安装好了，但是这个程序非常吃内存，默认可以吃掉 8G 内存。

这是没有调整 jdk 堆内存的情况，我的笔记本是 16G 内存，再加上其他程序，内存占用就来到了 80% 左右。

进入 config 目录，打开这里的 jvm.options 文件。

• Xms：初始堆内存
• Xmx：最大堆内存

我改成了 2g，之后重启服务，现在最大内存就只占用 2g 左右了。