Elasticsearch 使用

1. Elasticsearch docker 单节点部署

• docker search elasticsearch
• docker pull elasticsearch:7.3.2
• docker run

docker run -d -e discovery.type="single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" --name=es_test --net=host elasticsearch:7.3.2

• docker exec -it es_test bash 进入容器ps -ef 获取ps -aux 查看elasticsearch是否启动
• curl 127.0.0.1:9200 不报错出现详细信息即启动成功

{
  "name" : "22d60c25bf5c",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "orRZSvTlSTypHnp2evvJkQ",
  "version" : {
    "number" : "7.2.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "508c38a",
    "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

2. restful api 使用

• 创建索引

  curl -XPUT "127.0.0.1:9200/索引名称?pretty"
  

  • pretty，参数告诉elasticsearch，返回形式打印JSON结果
    return：

  {
    "acknowledged" : true,
    "shards_acknowledged" : true,
    "index" : "索引名称"
  }
  

• 查看当前所有索引

  curl 127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
  

• 新建文档

  curl -XPUT 127.0.0.1：9200/索引名称/type/id?pretty -d '{"name":"lucy"}'
  

• 查看单个文档，根据文档id和类型

  curl -XPUT 127.0.0.1：9200/索引名称/type/id?pretty
  

• 搜索

  • get

  # 查看所有下所有文档
  curl "127.0.0.1:9200/索引名称/_search?pretty"
  # 查询整个库
  curl "127.0.0.1:9200/_search?q=字段名:需要查找的内容"
  curl "127.0.0.1:9200/_search?q=lucy&df=name"
  # 指定索引下查询    
  curl "127.0.0.1:9222/索引名称/_search?q=name:lucy"
  curl "127.0.0.1:9222/索引名称/_search?q=lucy&df=name"
  # 指定索引以及type下查询
  curl "127.0.0.1:9222/索引名称/type/_search?q=name:lucy"
  curl "127.0.0.1:9222/索引名称/type/_search?q=lucy&df=name"
  

  • post

  # 查看所有下所有文档
  curl -XPOST "127.0.0.1:9200/索引名称/_search?pretty" -d '{"query":{"match_all":{}}}'
  # 查询整个库
  curl "127.0.0.1:9200/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{字段名:内容}}}'
  exp:  curl "127.0.0.1:9200/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{"name":"lucy"}}}' # 检索name字段为lucy的文档 
  # 指定索引下查询    
  curl "127.0.0.1:9200/索引名称/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{字段名:内容}}}'
  exp:  curl "127.0.0.1:9200/索引名称/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{"name":"lucy"}}}' # 检索name字段为lucy的文档 
  # 指定索引以及type下查询
  curl "127.0.0.1:9200/索引名称//type/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{字段名:内容}}}'
  exp:  curl "127.0.0.1:9200/索引名称//type/_search?pretty" -d '{"query":{"term":{"name":"lucy"}}}' # 检索name字段为lucy的文档 
  
  body:
  # 全查询
  {
     "query":
  {
  	   "match_all":{}
      }
  }
  # 指定条件查询
  {    
  "query":
      {
      "term":
         	{
  	"字段名":"检索内容"
  	}
      }
          "sort":{"字段名称":{"order":"desc"}}, # 排序，按照指定字段排序，该字段必须为可排序字段类型
          "_source":["字段名称","字段名称"], # 只返回指定字段内容
          "from":int, # 指定文档索引从哪开始，默认为0
          "size":int  # 返回文档个数，默认为10
  }
  

3. 详解检索时term和match的区别

• term
  代码完全匹配，文档必须包含整个搜索的词汇，不会进行分词
  使用term要看查询字段是否analyzed，默认是被分析的
  exp: 一句话存储时被分析过的结果存储的为词，如果not_analyzed存储整句话内容，当使用整句话完全匹配时，被分析过的结果无法匹配出来
• match 匹配时会对查询内容先分词
  1. match 返回所有只要包含查询词中任意单词的文档

  {"query":
      {
          "match":{字段名:{"query":查询匹配内容}}
      }
  }
  

  2. match_phrase 完全匹配，可通过slop参数调节少匹配单词个数，自定义匹配

  {
  "query":
      {
          "match_phrase":
  	{
              "字段名":
                      {
  		"query":查询匹配内容,
  		"slop":2 # 可以少匹配个数
                      }
              }
      }
  }
  

  3. multi_match 多个字段进行匹配，只要其中一个字段满足即可

  {
      "query":
      {
       "multi_match":
          {
          "query":查询匹配内容,
          "fields":["字段一","字段二"]
  	}
      }
  }