elasticsearch6 学习之基础CURD

环境：elasticsearch6.1.2        kibana6.1.2 

基础概念：

1、_index元数据

（1）代表一个document存放在哪个index中
（2）类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：product index（包含了所有的商品），sales index（包含了所有的商品销售数据），inventory index（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如说company index，不合适的。
（3）index中包含了很多类似的document：类似是什么意思，其实指的就是说，这些document的fields很大一部分是相同的，你说你放了3个document，每个document的fields都完全不一样，这就不是类似了，就不太适合放到一个index里面去了。
（4）索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号。

2、_type元数据

（1）代表document属于index中的哪个类别（type）
（2）一个索引通常会划分为多个type，逻辑上对index中有些许不同的几类数据进行分类：因为一批相同的数据，可能有很多相同的fields，但是还是可能会有一些轻微的不同，可能会有少数fields是不一样的，举个例子，就比如说，商品，可能划分为电子商品，生鲜商品，日化商品，等等。
（3）type名称可以是大写或者小写，但是同时不能用下划线开头，不能包含逗号

3、_id元数据

（1）代表document的唯一标识，与index和type一起，可以唯一标识和定位一个document
（2）我们可以手动指定document的id（put /index/type/id），也可以不指定，由es自动为我们创建一个id

一、插入

　　数据准备（插入）：es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引，让其可以被搜索。

PUT /ecommerce/product/1
{
    "name" : "gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}
PUT /ecommerce/product/2
{
    "name" : "jiajieshi yagao",
    "desc" :  "youxiao fangzhu",
    "price" :  25,
    "producer" :      "jiajieshi producer",
    "tags": [ "fangzhu" ]
}

PUT /ecommerce/product/3
{
    "name" : "zhonghua yagao",
    "desc" :  "caoben zhiwu",
    "price" :  40,
    "producer" :      "zhonghua producer",
    "tags": [ "qingxin" ]
}

插入数据时的id生成策略：

　　手动指定document id：当es的数据来源于其他系统，比如mysql而这些数据都有主键ID，建议使用该方式，可以直接将mysql的主键作为es中的ID。

　　自动生成的id：当我们的数据是直接存储到es中时，建议采用该方式。该方式的特点，长度为20个字符，URL安全，base64编码，GUID，分布式系统并行生成时不可能会发生冲突。

POST /test_index/test_type
{
  "test_content": "my test"
}
结果：
{
  "_index": "test_index",
  "_type": "test_type",
  "_id": "fkSoJ2EBuYE9HLKhxglD",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

二、修改

1、document的全量替换型修改：该方式是直接替换类型是 product  id=1的文档。该方式必须带上所有的field，才能去进行信息的修改。

PUT /ecommerce/product/1
{
    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}

注意：

1、document的全量替换

（1）语法与创建文档是一样的，如果document id不存在，那么就是创建；如果document id已经存在，那么就是全量替换操作，替换document的json串内容
（2）document是不可变的，如果要修改document的内容，第一种方式就是全量替换，直接对document重新建立索引，替换里面所有的内容
（3）es会将老的document标记为deleted，然后新增我们给定的一个document，当我们创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台启动线程删除标记为deleted的document，释放空间。

2、partial update  指定修改内容修改（推荐该方式）

POST /ecommerce/product/1/_update
{
  "doc": {
    "name": "jiaqiangban gaolujie yagao"
  }
}

　　该方式发生的步骤与全量替换基本一样，不过该方式将这些流程放在es内部，这样减少了放了请求，减少并发冲突发的概率。他同样会生成两份document，老的document标记为deleted，partial update 修改的数据更新到新的document中。

retry_on_conflict（重策略）：当执行索引和更新的时候，有可能另一个进程正在执行更新。这个时候就会造成冲突，这个参数就是用于定义当遇到冲突时，再过多长时间执行操作，通过retry_on_conflict参数设置重试次数来自动完成，这样update操作将会在发生错误前重试——这个值默认为0。

例如：

POST /test_index/test_type/1/_update?retry_on_conflict=5
{
  "doc": {
    "test_name": "update book re",
    "test_id":11122
  }
}

三、删除 

根据类型的Id直接删除

DELETE /ecommerce/product/1

  注意： 不是物理删除，只会将其标记为deleted，当数据越来越多的时候，在后台启动线程自动删除，释放空间。

四、查询

（一）、query string search

什么是query string search：search参数都是以http请求的query string来附带的

语法：

/_search
在所有的索引中搜索所有的类型
/gb/_search
在 gb 索引中搜索所有的类型
/gb,us/_search
在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档
/g*,u*/_search
在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型
/gb/user/_search
在 gb 索引中搜索 user 类型
/gb,us/user,tweet/_search
在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型
/_all/user,tweet/_search
在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型

当在单一的索引下进行搜索的时候，Elasticsearch 转发请求到索引的每个分片中，可以是主分片也可以是副本分片，然后从每个分片中收集结果。多索引搜索恰好也是用相同的方式工作的--只是会涉及到更多的分片。

demo：

1、搜索全部商品：

GET /ecommerce/product/_search
{

}

结果分析：

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

2、搜索商品名称中包含yagao的商品，并按照价格倒序：

GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
{

}

（二）、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。

1、分页查询所有商品并按照价格倒序

GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
        { "price": "desc" }
    ],
  "from": 0,
  "size": 3
}

query:包装查询条件

sort：包装排序条件

form：第几页

size：每页几条

2、根据名称查询，并按照价格倒序

GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match": {
              "name":"yagao"
          }
  },
  "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}

3、指定返回结果的列（field）

GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}

_source元数据：就是说，我们在创建一个document的时候，使用的那个放在request body中的json串，默认情况下，在get的时候，会原封不动的给我们返回回来。我们可以指定_source中，返回哪些field。

在分布式系统中深度分页
    理解为什么深度分页是有问题的，我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给 协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。
    现在假设我们请求第 1000 页--结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。 然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。
    可以看到，在分布式系统中，对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。这就是 web 搜索引擎对任何查询都不要返回超过 1000 个结果的原因。

（三）、query filter

1、搜索商品名称包含yagao，而且售价大于25元的商品

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "yagao"
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 25 }
                }
            }
        }
    }
}

（四）full-text search （全文检索）

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。

1、根据一段文字进行查找

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "yagao producer"
        }
    }
}

producer这个字段，会先被拆解，建立倒排索引。根据es中这个字段的所有数据分词后有 jiajieshi、gaolujie、zhonghua、producer

查询条件producer 也会被分词  ，分词为 yagao 和 producer

结果分析： "max_score": 0.2876821 匹配度

（五）、phrase search （短语查找）

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，作为结果返回。

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "producer" : "yagao producer"
        }
    }
}

结果为空

(六)、highlight search （高亮搜索结果）

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "producer"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "producer" : {}
        }
    }
}