三、elasticsearch基本概念与restful api

一、基本概念

索引

• 索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。
• 可以把索引看成关系型数据库的库，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。
• Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。

文档

• 存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库表中的一行记录
• Elasticsearch和MongoDB中的文档类似，都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。
• 文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段（multivalued）。
• 每个字段的类型，可以是文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数组。

映射

• 所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做映射（mapping）。一般由用户自己定义规则

文档类型

• 在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。文档类型相当于数据库中的表
• 每个文档可以有不同的结构。
• 不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫title的字段必须具有相同的类型。

二、RESTful API

2.1 创建非结构化索引

　　在Lucene中，创建索引是需要定义字段名称以及字段的类型的，在Elasticsearch中提供了非结构化的索引，就是不需要创建索引结构，即可写入数据到索引中，实际上在Elasticsearch底层会进行结构化操作，此操作对用户是透明的。

创建空索引：

PUT       /haoke
{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": "2",  #分片数
            "number_of_replicas": "0"  #副本数
        }
    }
}
返回：

{

    "acknowledged": true,

    "shards_acknowledged": true,

    "index": "haoke"

}

 

删除索引：

DELETE /haoke

2.2插入数据：

URL规则：POST /{索引}/{类型}/{id}

POST  /haoke/user/1001
{
    "id": 1001,
    "name": "张三",
    "age": 20,
    "sex": "男"
}
#响应
{
    "_index": "haoke",
    "_type": "user",
    "_id": "1001",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

 

 

 说明：非结构化的索引，不需要事先创建，直接插入数据默认创建索引。

不指定id插入数据：

POST  /haoke/user
{
    "id": 1001,
    "name": "张三",
    "age": 20,
    "sex": "男"
}

 2.3更新数据：

在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新

PUT  /haoke/user/1001
{
    "id": 1001,
    "name": "张三",
    "age": 21,
    "sex": "女"
}
返回：

{

    "_index": "haoke",

    "_type": "user",

    "_id": "1001",

    "_version": 2,       #注意版本进行了+1操作

    "result": "updated",

    "_shards": {

        "total": 1,

        "successful": 1,

        "failed": 0

    },

    "_seq_no": 1,

    "_primary_term": 1

}

问题来了，可以局部更新吗？ -- 可以的。
前面不是说，文档数据不能更新吗？ 其实是这样的：
在内部，依然会查询到这个文档数据，然后进行覆盖操作，步骤如下：

• 1. 从旧文档中检索JSON
• 2. 修改它
• 3. 删除旧文档
• 4. 索引新文档

POST  /haoke/user/1001/_update  #注意多了_update
{
    "doc": {
        "age": 23
    }
}
返回：
{
    "_index": "haoke",
    "_type": "user",
    "_id": "1001",
    "_version": 3,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 1
}

 

 

 2.4、删除数据

DELETE  /haoke/user/1001

需要注意的是，result表示已经删除，version也更加了。如果删除一条不存在的数据，会响应404

说明：
删除一个文档也不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除。Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。

2.5、搜索数据 

GET  /haoke/user/d5oEnngBSJf5M_62xr_r
返回：
{
    "_index": "haoke",
    "_type": "user",
    "_id": "d5oEnngBSJf5M_62xr_r",
    "_version": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "id": 1001,
        "name": "张三",
        "age": 20,
        "sex": "男"
    }
}
搜索全部数据：GET  /haoke/user/_search （默认返回10条）
查询年龄等于20的用户  /haoke/user/_search?q=age:20

2.6、DSL搜索

　　Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。

POST /haoke/user/_search
{
    "query": {
        "match": {
           "age": 20     # match只是查询的一种
        }
    }
}
#查询年龄大于30岁的男性用户
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                "range": {
                    "age": {
                        "gt": 30
                    }
                }
            },
            "must": {
                "match": {
                    "sex": "男"
                }
            }
        }
    }
}
全文搜索：搜索张三和李四用户
POST /haoke/user/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "张三 李四"
        }
    }
}

 2.7、高亮显示和聚合操作

#高亮显示
POST /haoke/user/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "张三 李四"
        },
        "highlight": {
            "fields": {
                "name": {}
            }
        }
    }
}
#聚合:在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作