docker安装elasticSearch步骤

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本篇参考:

https://www.cnblogs.com/chenmc/p/9516100.html

http://nullpointer.pw/%E5%92%8C%E6%88%91%E4%B8%80%E8%B5%B7%E6%89%93%E9%80%A0%E4%B8%AA%E7%AE%80%E5%8D%95%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B9%8BElasticSearch%E5%85%A5%E9%97%A8.html

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1.基础概念

Index 索引---DB数据库

Type 类型---数据表

Document 文档---表中一条记录

Field 字段---记录中的每个列属性

Shard 分片---对索引进行分片,分布于集群各个节点上,降低单个节点的压力

Replica 备份---拷贝分片就完成了备份

2.基本语法

接口均符合Rest风格

API基本格式:

http://<IP>:<PORT>/<Index>/<Type>/<Document的ID>

常用HTTP请求方法:

GET/PUT/POST/DELETE

3.对于Index索引的介绍和使用

3.1索引类型

  结构化索引:mappings指定了的。可通过PostMan直接调用接口创建,也可以通过kibana的Dev Tools调用接口创建。【文章下面讲】

  非结构化索引:mappings未指定的,是空的{},可以通过elasticSearch-head创建【参考:https://www.cnblogs.com/chenmc/p/9510514.html

  

3.2操作索引

  3.2.1 创建名为people的索引[Index],其中指定mappings,包含一个名为man的类型[Type]

  url地址:

http://192.168.92.130:9200/people

  请求方式:

PUT

  请求体格式:

raw
JSON(application/json)

  请求体:

{
"settings":{
"number_of_shards":,
"number_of_replicas":
},
"mappings":{
"man":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"country":{
"type":"keyword"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"date":{
"type":"date",
"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
}

  

  注意:

    1》请求方式必须是PUT,否则会报错:

    "error": "Incorrect HTTP method for uri [/people] and method [POST], allowed: [PUT, GET, HEAD, DELETE]"

    

    2》关于请求体的解读:

         

    3》关于text和keyword数据类型的区别

      keyword数据类型和text数据类型都是字符串类型

      keyword数据类型不会被分词,可用以存储 姓名、邮箱地址、邮政编码等这类型的文本内容,可以用来检索过滤、排序、聚合。keyword字段只能用自身来进行检索!

      text数据类型会被分词。text数据类型用来索引长文本,在建立索引之前即根据配置的分词器进行分词,搜索是也会根据配置的分词器进行搜索,没配置则使用默认分词器。text类型不会进行排序和聚合。

    4》其他数据类型查看

      https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10207262.html

4.通过Rest接口操作数据

  4.1插入数据

    4.1.1指定文档id插入数据

PUT http://ip:port/index/type/id

    

    

    4.1.2不指定文档id,则自动产生文档id插入数据

POST  http://ip:port/index/type

    

  4.2修改数据

POST  http://ip:port/index/type/id/_update

    

  4.3删除数据

  

  4.4删除索引  

5.通过Rest接口查询数据

  5.1根据ID查询

GET  http://ip:port/index/type/id

    

  5.2指定条件查询,分页,排序

POST  http://ip:port/index/_search

    注意请求体

    

    

  5.3分组查询

    

    

  5.4 聚合计算

    

    

  

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