ElasticSearch 基本概念 and 索引操作 and 文档操作 and 批量操作 and 结构化查询 and 过滤查询

基本概念

索引：
    类似于MySQL的表。索引的结构为全文搜索作准备，不存储原始的数据。
    索引可以做分布式。每一个索引有一个或者多个分片 shard。每一个分片可以有多个副本 replica。
文档：
    类似与MySQL的一行记录。
映射：
    所有文档写入索引之前，会进行分析， 分析将输入的文本进行分割为词条，分析哪些词条会被过滤。
文档类型：
    每个文档都可以有不同的结构。
    不同的文档类不能为相同的属性设置不同的类型。
    【同一索引中所有文档类型中，一个title字段必须是相同的类型】

索引操作

添加索引

创建不指定文档，文档类型的索引库
PUT:127.0.0.1:9200/index_name

{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": "2",
            "number_of_replicas": "0"
        }
    }
}

创建指定文档，文档类型的索引库
PUT:127.0.0.1:9200/test_stu

{
    "settings": { 
        "index": {
            "number_of_shards": "2",
            "number_of_replicas": "0"
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text"
            },
            "age": {
                "type": "integer"
            },
            "mail": {
                "type": "keyword"
            },
            "hobby": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}

查看映射

GET:127.0.0.1:9200/test_stu/_mapping

删除索引

DELETE:127.0.0.1:9200/index_name

文档操作

添加文档

POST:127.0.0.1:9200/{index_name}/{type_name}/{_id 非必需}
    
# 指定数据的唯一标示符
POST:127.0.0.1:9200/test/user/1001

{
    "id": 1001,
    "name": "张三",
    "age": 10,
    "sex": "男"
}

# 不指定数据的唯一标示符
POST:127.0.0.1:9200/test/user

{
    "id": 1002,
    "name": "张五",
    "age": 11,
    "sex": "男"
}

删除文档

DELETE:127.0.0.1:9200/{index_name}/{type_name}/{_id 非必需}
说明：
删除一个文档的时候不会立即从磁盘上移除，它只是被标记为已删除。
Elasticsearch 将会在以后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。

修改文档

全局覆盖 
在 Elasticsearch 中，文档数据是不能被修改的，但是可以通过指定唯一标示符的方式进行覆盖更新

PUT:127.0.0.1:9200/test/user/1001

{
  "id": 1010,
  "name": "张三",
  "age": 11,
  "sex": "男"
}
  
局部更新
1、从旧文档中检索到JSON；2、修改；3、删除旧文档；4、索引新文档

POST:127.0.0.1:9200/test/user/1001/_update

{
    "doc":{
        "age": 100
    } 
}

查询文档

根据ID搜索数据
GET:127.0.0.1:9200/test/user/1001

获取所有数据默认10条
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search

根据关键词搜索数据
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?q=age:100

DSL搜索

Elasticsearch 提供的丰富的灵活的查询语言叫做DSL查询【Query DSL】
filter 过滤
must 匹配 

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search

{
    "query": {
        "match": { 
            "age": 20
        }
    }
}

全文检索

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search

{
    "query": {
        "match": { 
            "name": "三 五"
        }
    }
}

高亮显示

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search

{
    "query": {
        "match": { 
            "name": "三 五"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "name": {}
        }
    }
}

聚合操作

类似SQL中的 group by 操作
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search

{
    "aggs": {
        "all_interests": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }    
        }
    }
}

判断文档是否存在

HEAD:127.0.0.1:9200/test/user/1001
存在：HTTP状态码为200
不存在：HTTP状态码为404

批量查询数据

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_mget

{
    "ids": [ 1001, 1002  ]
}

批量添加数据

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_bulk
注意：数据最后要有一个空行

{ "create": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1010 }}
{ "id": 1010,"name": "1010","age": 10,"sex": "女" }
{ "create": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1011 }}
{ "id": 1011,"name": "1011","age": 11,"sex": "女" }

批量删除数据

POST:127.0.0.1:9200/test/user/_bulk
注意：数据最后要有一个空行

{ "delete": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1010 }}
{ "delete": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1011 }}

分页

和SQL中使用LIMIT关键词返回一页的结果一样。ELasticssearch接受from和size参数
size：结果数；默认是10
from：偏移量；默认是0

如果每页显示5条数据，页码从1到3，那请求分别如下：
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5&from=5
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5&from=10

数据类型

自动判断 

| JSON TYPE | Field type |
| :- | :- |
| Boolean：true or false | boolean |
| 123 | long |
| 123.45 | double |
| 2014-09-15 | date |
| "string" | string |

Elasticsearch 中支持的类型

| 类型 | 表示的数据类型 |
| ---- | ---- |
| string | string, text, keyword |
| whole number | byte, short, integer, long |
| floating point | float, double |
| boolean | boolean |
| date | date |

5.x 开始，不支持string，由 text 和 keyword 类型代替。
text 类型，当一个字段需要被全文搜索的时候，比如 Email内容，产品描述，应该使用 text类型。
设置 text 类型之后，字段内容会被分析。
text 类型的字段不用于排序，很少用于聚合。
keyword 类型适用于索引结构优化的字段。比如 Email地址，主机名，状态等。
keyword 类型的字段只能通过准确值搜索到。

结构化查询 - term 精确查询

主要用于精确匹配值。比如数字，日期，布尔值，或者不能进行分词的字符串
例如：查询年龄为16的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search

{
    "query": {
        "term": {
            "age": 16
        }
    }
}

结构化查询 - terms 查询

和 term 有点类似，但是 terms 允许指定多个匹配条件。
如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配；
例如：查询年龄为16和15的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search

{
    "query": {
        "terms": {
            "age": [16,15]
        }
    }
}

结构化查询 - range 范围查询

gt：大于
gte：大于等于
lt：小于
let：小于等于

例如：查询年龄在 15 到 22 之间的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search

{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "gte": 15,
                "lte": 22
            }
        }
    }
}

结构化查询 - exists 查询

exists 查询用于查找文档中是否包含指定字段。

例如：查询文档中是否包含 title 字段
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
    "query": {
        "exists": {
            "field": "title"
        }
    }
}

结构化查询 - match 标准查询

match 查询是一个标准查询，不管你是否需要全文检索还是精准查询都可以使用。

例如：查询年龄为15岁的用户
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "age": 15
        }
    }
}

结构查询 - bool 查询

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，包含以下逻辑：
must 多个查询条件的完全匹配，相当于 and； 
    "must": {
        "match": { "hobby": "跑步" }
    }
must_not 多个查询条件的相反匹配，相当于 not；
    "must_not": {
        "match": { "hobby": "跑步" }
    }
should：至少有一个查询条件匹配，相当于 or；
    "should": {
        "match": { "hobby": "跑步" }
        "match": { "hobby": "爬山" }
    }

例如：查询姓名中包含六且爱好不包含跑步的数据
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "name": "六"
                }
            },
            "must_not": {
                "match": {
                    "hobby": "跑步"
                }
            }
        }
    }
}

过滤查询 filter 查询

例如：查询年龄为20的用户
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                "term": {
                    "age": 15
                }
            }
        }
    }
}

查询和过滤对比：

多虑语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值；
查询语句会询问每一个文档的字段值与特定值的匹配程度如何；
查询语句不仅要查找匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性；
所以一般来说查询语句要比过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。

建议：

做精确匹配搜索的时候，最好使用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

添加报错

1、添加数据出错
报错: [FORBIDDEN/12/index read-only/allow delete (api)];
原因: 这个索引是只读状态。
解决: PUT:http://127.0.0.1:9200/索引名称/_settings
{
    "index.blocks.read_only_allow_delete": false
}

2、创建索引报错
报错: Root mapping definition has unsupported parameters
原因: ElasticSearch 7.x 默认不在支持指定索引类型;默认索引类型是_doc

posted on 2020-07-31 15:30 啥也不会的程序猿阅读(541) 评论(1) 编辑收藏举报

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