elasticsearch简单操作（二）

让我们建立一个员工目录，假设我们刚好在Megacorp工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，这个目录用于促进人文关怀和用于实时协同工作，所以它有以下不同的需求：
1、数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。
2、检索任何员工的所有信息。
3、支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。
4、支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)搜索
5、高亮搜索结果中的关键字
6、能够利用图表管理分析这些数据

索引员工文档

我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，不过在索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。

「索引」含义的区分

你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分:

1、索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。

2、索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的 INSERT 关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。

3、倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。

默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。

所以为了创建员工目录，我们将进行如下操作：

1、为每个员工的文档(document)建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。
2、每个文档的类型为 employee 。
3、employee 类型归属于索引 megacorp 。
4、megacorp 索引存储在Elasticsearch集群中。

实际上这些都是很容易的（尽管看起来有许多步骤）。我们能通过一个命令执行完成的操作：

插入员工1的信息

curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT 'http://localhost:9200/megacorp/employee/1' -d ''' -
{
"first_name" : "john",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests" : ["sports","music"]
}'

插入员工2的信息

curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT 'http://localhost:9200/megacorp/employee/2' -d '
{
"first_name" : "jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests" : ["music"]
}'

　插入员工3的信息

curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT 'http://localhost:9200/megacorp/employee/3' -d '
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : ,
"about" : "I like to build cabinets",
"interests" : ["forestry"]
}'

检索文档

获取员工1的信息

curl -X GET 'http://localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty'
{
  "_index" : "megacorp",
  "_type" : "employee",
  "_id" : "",
  "_version" : ,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "first_name" : "john",
    "last_name" : "Smith",
    "age" : ,
    "about" : "I love to go rock climbing",
    "interests" : [
      "sports",
      "music"
    ]
  }
}

我们尝试一个最简单的搜索全部员工的请求

　

curl -X GET 'http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty'
{
  "took" : ,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : ,
    "successful" : ,
    "skipped" : ,
    "failed" :
  },
  "hits" : {
    "total" : ,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "jane",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : ,
          "about" : "I like to collect rock albums",
          "interests" : [
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "john",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : ,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "Douglas",
          "last_name" : "Fir",
          "age" : ,
          "about" : "I like to build cabinets",
          "interests" : [
            "forestry"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

你可以看到我们依然使用 megacorp 索引和 employee 类型，但是我们在结尾使用关键字 _search 来取代原来的文档ID。响应内容的 hits 数组中包含了我们所有的三个文档。默认情况下搜索会返回前10个结果。

接下来，让我们搜索姓氏中包含“Smith”的员工。要做到这一点，我们将在命令行中使用轻量级的搜索方法。这种方法常被称作查询字符串(query string)搜索，因为我们像传递URL参数一样去传递查询语句：

curl -X GET 'http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith'
{"took":,"timed_out":false,"_shards":{"total":,"successful":,"skipped":,"failed":},"hits":{"total":,"max_score":0.2876821,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"","_score":0.2876821,"_source":
{
"first_name" : "jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests" : ["music"]
}},{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"","_score":0.2876821,"_source":
{
"first_name" : "john",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests" : ["sports","music"]
}}]}}

使用DSL语句查询

查询字符串搜索便于通过命令行完成特定(ad hoc)的搜索，但是它也有局限性（参阅简单搜索章节）。Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询:

[dyh@ump-pc1 root]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET 'http://localhost:9200/megacorp/employee/_search' -d '
{
"query" : {
"match" : {"last_name" : "Smith"}
}}'
{"took":,"timed_out":false,"_shards":{"total":,"successful":,"skipped":,"failed":},"hits":{"total":,"max_score":0.2876821,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"","_score":0.2876821,"_source":
{
"first_name" : "jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests" : ["music"]
}},{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"","_score":0.2876821,"_source":
{
"first_name" : "john",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests" : ["sports","music"]
}}]}}

更复杂的搜索

我们让搜索稍微再变的复杂一些。我们依旧想要找到姓氏为“Smith”的员工，但是我们只想得到年龄大于30岁的员工。我们的语句将添加过滤器(filter),它使得我们高效率的执行一个结构化搜索：

curl -H "Content-Type: application/json" -X GET 'http://localhost:9200/megacorp/employee/_search' -d '
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith"
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" :  }
                }
            }
        }
    }
}'

结果显示：

{"took":9,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":0.2876821,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"2","_score":0.2876821,"_source":
{
"first_name" : "jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests" : ["music"]
}}]}}

这部分与我们之前使用的 match 查询 一样。 
这部分是一个 range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于(_great than)。 
目前无需太多担心语法问题，后续会更详细地介绍。只需明确我们添加了一个 过滤器 用于执行一个范围查询，并复用之前的 match 查询。现在结果只返回了一个雇员，叫 Jane Smith，32 岁。

bool简单介绍

首先，简单介绍下bool，它是一种复合查询方式， 
（参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/query-dsl-bool-query.html） 
与匹配其他查询的布尔组合的文档相匹配的查询。bool查询映射到Lucene BooleanQuery。它是使用一个或多个布尔子句构建的，每个子句都有一个类型化的事件。发生的类型是：

发生 描述 
must 该条款（查询）必须出现在匹配的文件，并将有助于得分。 
filter 子句（查询）必须出现在匹配的文档中。然而不像 must查询的分数将被忽略。Filter子句在过滤器上下文中执行，这意味着评分被忽略，子句被考虑用于高速缓存。

should 子句（查询）应该出现在匹配的文档中。如果 bool查询位于查询上下文中并且具有mustorfilter子句，那么bool即使没有 should查询匹配，文档也将匹配查询。在这种情况下，这些条款仅用于影响分数。如果bool查询是过滤器上下文 或者两者都不存在，must或者filter至少有一个should查询必须与文档相匹配才能与bool查询匹配。这种行为可以通过设置minimum_should_match参数来显式控制 。

must_not 子句（查询）不能出现在匹配的文档中。子句在过滤器上下文中执行，意味着评分被忽略，子句被考虑用于高速缓存。因为计分被忽略，0所有文件的分数被返回。

即，must：必须匹配，filter:匹配的结果过滤，should:至少有一个 must_not:不能匹配