es 索引操作 映射管理

内容详细

1 ElasticSearch之-ElasticSearch-head

        # 本质都是c s 架构的软件   
        # es:web服务端封装了一些restful接口                      b s
            -docker
        # mysql，redis---》自定制的 tcp 协议                     b s

        # 服务端装好了
        # 装客户端
            -浏览器--->只能发get请求
          -postman
          -ElasticSearch-head 第三方用nodejs写的的客户端
          -Kibana 官方提供的


        # 使用ElasticSearch-head连接服务端
            -es是一个web后端
          -ElasticSearch-head在跑在一个端口上，会有跨域问题
          -解决跨域问题---》es的配置文件中加入允许跨域



        # head的安装
        #地址：<https://github.com/mobz/elasticsearch-head>，可以用git下载，或者下载zip
        # 解压后切换到目录下
        cd elasticsearch-head
        # 通过npm安装依赖
        npm install
        #启动
        npm run start
        #在浏览器里打开
        http://localhost:9100/



        # 跨域的配置---》es的config目录下的elasticsearch.yml

        http.cors.enabled: true
        http.cors.allow-origin: "*"

2 ElasticSearch之-安装Kibana

        # 可视化客户端---》在浏览器中访问 
        # 重点：
            -es版本需要跟Kibana完全一一对应


        # 使用步骤
            -官方下载，解压
          -配置Kibana---》指定连接的es服务端是什么
            server.port: 5601
            server.host: "127.0.0.1"
            server.name: lqz
            elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200/"]

          -启动即可
            安装路径的bin路径启动： ./kibana


        # 会在es中创建一些索引，我们不需要管，也不要删掉


        # head用来看es的数据
        # kibana增删查改数据

3 Elasticsearch之-倒排索引

        # 面试es重点：倒排索引  keywords和text区别
            keyword不分词，直接建索引  
          text要分词，再建索引
        # 倒排索引：通过关键字简历索引查询文档，存的时候对关键字建立索引
        文章id---》文章内容  ---》正向索引
        关键词1
        关键词2 ---》文章内容1，文章内容2---》倒排索引
        关键词3



        # 总结
        - 反向索引又叫倒排索引，是根据文章内容中的关键字建立索引。
        - 搜索引擎原理就是建立反向索引。
        - Elasticsearch 在 Lucene 的基础上进行封装，实现了分布式搜索引擎。
        - Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要，类似于 MySQL 中的数据库、表和行。
        - Elasticsearch 也是 Master-slave 架构，也实现了数据的分片和备份。
        - Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统。

4 Elasticsearch之-索引操作

        # 索引对等mysql的数据库

        # 新增索引    建立一个lqz索引，有5个分片，每个分片一个副本
        PUT lqz
        {
          "settings": {
            "index":{
              "number_of_shards":5,
              "number_of_replicas":1
            }
          }
        }

        # 查看索引
        #获取lqz2索引的配置信息
        GET lqz/_settings
        #获取所有索引的配置信息
        GET _all/_settings
        #同上
        GET _settings
        #获取lqz和lqz2索引的配置信息
        GET lqz,lqz2/_settings


        # 修改索引 (一般不改)
        PUT lqz/_settings
        {
          "number_of_replicas": 2
        }

        # 删除索引
        DELETE lqz

5 Elasticsearch之-映射管理

        # 原来mysql中建表语句
        # es 6.x之前，一个索引下可以有多个类型  --->一个库下可以有多个表
        # 6.x 可以使用多个类型，但不能创建了
        # es 6.x以后，一个索引下只能有一个类型  --->一个库下只能有一个表


        在es中，索引没有，类型没有，可以直接插入文档--》插入文档后，自动创建索引和类型
        跟mysql必须先建库，再建表，再插入数据

        ##### 创建类型
        # 6.x之前的建立类型
        PUT books  # 给books索引，建立一个类型book类型，无论索引是否存在
        {
          "mappings": {
            "book":{
              "properties":{
                "title":{
                  "type":"text"
                },
                "price":{
                  "type":"integer"
                },
                "addr":{
                  "type":"keyword"
                },
                "company":{
                  "properties":{
                    "name":{"type":"text"},
                    "company_addr":{"type":"text"},
                    "employee_count":{"type":"integer"}
                  }
                },
                "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}

              }
            }
          }
        }

        #  6.x以后的建立类型-->不能建多个类型了，不需要指定类型，默认叫 _doc
        PUT books
        {
          "mappings": {
            "properties":{
              "title":{
                "type":"text"
              },
              "price":{
                "type":"integer"
              },
              "addr":{
                "type":"keyword"
              },
              "company":{
                "properties":{
                  "name":{"type":"text"},
                  "company_addr":{"type":"text"},
                  "employee_count":{"type":"integer"}
                }
              },
              "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}

            }

          }
        }



        # python 没有基础数据类型---》对象 ---》整形可以无限长

        # 字段类型  字段数据类型
          string类型：text，keyword
          数字类型：byte(int8->一个字节)，short(int16->2个字节)，integer(int32->4个字节)，long(int64-->8个字节)    float(float32),double(float64)
          日期类型：data
          布尔类型：boolean
          binary类型：binary
          复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
          geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）
          专业类型：ip，competion（搜索建议）


        # 字段参数---》字段有参数
        store	值为yes表示存储，no表示不存储，默认为yes	all
        index	yes表示分析，no表示不分析，默认为true	text
        null_value	如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"NA"（传过来为空，不能搜索，na可以搜索）	all
        analyzer	可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple。都是英文分析器	all
        include_in_all	默认es为每个文档定义一个特殊域_all,它的作用是让每个字段都被搜索到，如果想让某个字段不被搜索到，可以设置为false	all
        format	时间格式字符串模式	date



        ###### 查看映射 mapping  类型
        #查看books索引的mapping
        GET books/_mapping
        #获取所有的mapping
        GET _all/_mapping



        #### 插入文档
        PUT books/_doc/1
        {
          "title":"大头儿子小偷爸爸",
          "price":100,  
          "addr":"北京天安门",
          "company":{
            "name":"我爱北京天安门",
            "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
            "employee_count":10
          },
          "publish_date":"2019-08-19"
        }


        #测试数据2
        PUT books/_doc/2
        {
          "title":"白雪公主和十个小矮人",
          "price":"99",
          "addr":"黑暗森里",
          "company":{
            "name":"我的家乡在上海",
            "company_addr":"朋友一生一起走",
            "employee_count":10
          },
          "publish_date":"2018-05-19"
        }

6 Elasticsearch的文档增删查改(CURD)

        ### 文档增
        PUT lqz/_doc/1
        {
          "name":"顾老二",
          "age":30,
          "from": "gu",
          "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
          "tags": ["黑", "长", "直"]
        }


        ### 文档改
        ### 方式一：覆盖更新
        PUT lqz/_doc/1
        {
          "name":"lqz",
          "age":30,
        }

        ### 方式二：真更新
        POST lqz/_doc/1/_update
        {
          "doc": {
            "desc": "皮肤很黄，武器很长，性格很直",
            "tags": ["很黄","很长", "很直"]
          }
        }

        POST lqz/_update/4
        {
          "doc": {
            "desc": "xx，yy，zz",
            "tags": ["很黄","很长", "很直"]
          }
        }


        ### 文档删
        DELETE lqz/_doc/1

        ## 文档查（最复杂）
        ### 方式一：根据id
        GET lqz/_doc/1

        ### 方式二：根据查询字符串
        GET lqz/_search?q=from:gu
        GET lqz/_search?q=age:29

        #### 方式三：结构化查询（常用，功能丰富）
        GET lqz/_search
        {
          "query": {
            "match": {
              "name": "我爱北京天安门天安门上太阳升"
            }
          }
        }

        #### 面试重点：term和match的区别
        - term代表完全匹配，不进行分词器分析
                term 查询的字段需要在mapping的时候定义好，否则可能词被分词。传入指定的字符串，查不到数据
        -match
                match的查询词会被分词，会把要搜索的词分词---》搜索

        -存的时候，如果是text类型，会分词，建索引存储


        es是个存数据的地方
            -mysql---》存到es
            -pymysql取出mysql数据---》存到es中

          -查询数据
        # 如何查就可以了
        #

__EOF__

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