ElasticSearch基本操作

基本使用

1、查看集群中有哪些索引

GET /_cat/indices?v

 

 2、创建索引    索引名为product

PUT  /product?pretty

 

 

3、删除索引

DELETE  /product?pretty

  

4、新增文档并创建索引

语法格式为:

PUT /index/type/id
{
      "json数据"
}

index指索引名、type指索引的类型、id是这条数据的id。

PUT /shoes/product/1
{
    "name" : "NB 鞋子",
    "desc" :  "特别好的鞋子",
    "price" :  530,
    "producer" :  "NB producer",
    "tags": [ "实用", "美观" ]
}

  

5、查询文档

GET /shoes/product/1

 

 6、修改  修改分为全部修改和部分修改,全部修改就是直接替换,这种替换方式有一个不好,即使必须带上所有的field,才能去进行信息的修改

全部修改:

PUT /shoes/product/1
{
    "name" : "NB 鞋子",
    "desc" :  "特别好的鞋子",
    "price" :  700,
    "producer" :  "NB producer",
    "tags": [ "耐穿", "美观" ]
}


部分修改:

POST /shoes/product/1/_update
{
    "doc":{
        "name":"NB 新款鞋子"
    }
}

注:partal update实现原理:

partial update指的就是部分更新操作。例如

PUT /index/type/id,创建文档&替换文档,就是一样的语法

一般对应到应用程序中,每次的执行流程基本是这样的: 
(1)应用程序先发起一个get请求,获取到document,展示到前台界面,供用户查看和修改 
(2)用户在前台界面修改数据,发送到后台 
(3)后台代码,会将用户修改的数据在内存中进行执行,然后封装好修改后的全量数据 
(4)然后发送PUT请求,到es中,进行全量替换 
(5)es将老的document标记为deleted,然后重新创建一个新的document

其实es内部对partal update的实际执行,跟传统的全量替换方式,几乎是一样的。

7、删除  

DELETE  /shoes/product/1

  

8、查询

GET  /shoes/product/_search

query sring search的由来,因为search参数都t是以http请求的query string来附带的 ,查询返回的参数详解:

took:耗费了几毫秒
timed_out:是否超时,这里是没有
_shards:数据拆成了5个分片,所以对于搜索请求,会打到所有的primary shard(或者是它的某个replica shard也可以)
hits.total:查询结果的数量,3个document
hits.max_score:score的含义,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也高
hits.hits:包含了匹配搜索的document的详细数据
搜索商品名称中包含“鞋子”的商品,而且按照售价降序排序:GET /shoes/product/_search?q=name:NB&sort=price:desc

适用于临时的在命令行使用一些工具,比如curl,快速的发出请求,来检索想要的信息;但是如果查询请求很复杂,是很难去构建的 
在实际的生产环境中,几乎很少使用query string search

  

9、各种查询

query DSL

DSL:Domain Specified Language,特定领域的语言 
http request body:请求体,可以用json的格式来构建查询语法,比较方便,可以构建各种复杂的语法,比query string search肯定强大多了

查询所有的商品

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}
查询名称包含NB的商品,同时按照价格降序排序

GET /shoes/product/_search
{
  "query" : {
    "match" : {
    "name" : "NB"
    }
  },
  "sort": [ 
    { "price": "desc" }
  ]
}
分页查询商品,总共3条商品,假设每页就显示1条商品,现在显示第2页,所以就查出来第2个商品

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}
指定要查询出来商品的名称和价格就可以

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}
更加适合生产环境的使用,可以构建复杂的查询

query filter

搜索商品名称包含NB,而且售价大于300元的商品
GET /shoes/product/_search
{
  "query" : {
      "bool" : {
          "must" : {
         "match" : {
          "name" : "NB"
            }
          },
      "filter" : {
          "range" : {
              "price" : { "gt" : 300 }
              }
          }
        }
  }
}
full-text search(全文检索) 因为我们之前没有对比的数据,所以这里先post数据进去  POST /shoes/product/2  {    “name” : “NB 鞋子”,    “desc” : “特别好的鞋子”,    “price” : 720,    “producer” : “NB two producer”,  } 然后再来查询,producer这个字段,会先被拆解,建立倒排索引 : GET /shores/product/_search {   "query" : {    "match" : {    "producer" : "NB producer"    }   } }
phrase search(短语搜索) 跟全文检索相对应,相反,全文检索会将输入的搜索串拆解开来,去倒排索引里面去一一匹配,只要能匹配上任意一个拆解后的单词,就可以作为结果返回  phrase search,要求输入的搜索串,必须在指定的字段文本中,完全包含一模一样的,才可以算匹配,才能作为结果返回 GET /shores/product/_search {   "query" : {   "match_phrase" : {    "producer" : "NB producer"   }   } }

highlight search(高亮搜索结果) GET /shores/product/_search {   "query" : {   "match" : {   "producer" : "producer"    }   },   "highlight": {   "fields" : {   "producer" : {}   }   } }

  

  

  

 

posted @ 2019-12-19 17:09  killer21  阅读(589)  评论(0编辑  收藏  举报