windows系统中 利用kibana创建elasticsearch索引等操作

elasticsearch之借用kibana平台创建索引

1.安装好kibana平台 确保kibana以及elasticsearch正常运行 
2.打开kibana平台在Dev Tools

3.创建一个customer索引

PUT /customer?pretty

4.查看该索引

GET /_cat/indices?v

看到结果

health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open customer 95SQ4TSUT7mWBT7VNHH67A 5 1 0 0 260b 260b

则说明创建成功

elasticsearch之创建文档并查询

1.在已存在的环境 
2.打开kibana后台

创建一个type为external并向第一个文档写入数据

PUT /customer/external/1?pretty

{

"name": "John Doe"

}

返回结果

{

"_index" : "customer",

"_type" : "external",

"_id" : "1",

"_version" : 1,

"result" : "created",

"_shards" : {

"total" : 2,

"successful" : 1,

"failed" : 0

},

"created" : true

}

从上面的返回结果看出 已经成功创建了一个customer的索引并且外部类型为external，我们指定的id为1的客户文档 
需要注意一点，假如你没有事先创建customer索引而是直接put 一条数据，elasticsearch会自动创建一个customer索引并添加该数据

查询已写入的数据

GET /customer/external/1?pretty

返回结果

{

"_index" : "customer",

"_type" : "external",

"_id" : "1",

"_version" : 1,

"found" : true,

"_source" : { "name": "John Doe" }

}

elasticsearch之删除索引

1.在已有的环境

2.执行删除索引

DELETE /customer?pretty

返回结果

{

"acknowledged": true

}

3.检测删除是否存在

GET /_cat/indices?v

返回结果

health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size

yellow open   .kibana Ybk3WcSvSsC9bHQkJovxdA   1   1          1            0      3.1kb          3.1kb

则说明已经删除成功

回忆一下刚才所学

PUT /customer

PUT /customer/external/1

{

"name": "John Doe"

}

GET /customer/external/1

DELETE /customer

即可发现 这个规律

put  /index/type/id

get /index/type/id

delete /index

elasticsearch之修改替换文档

Elasticsearch提供近乎实时的数据操作和搜索功能。默认情况下，您可以从 index/update/delete 数据的时间延迟一秒钟的延迟（刷新间隔），直到它在搜索结果中出现的时间。这是它与其他平台（如SQL）的重要区别，其中数据在事务完成后立即可用。

Index/Update 
我们需要更新文档，首先添加一个文档

PUT /customer/external/1?pretty

{

"name": "John Doe"

}

然后对该文档进行更新

PUT /customer/external/1?pretty

{

"name": "Jane Doe"

}

然后进行查看

GET /customer/external/1?pretty

发现其已经被修改

若我们使用不同的id添加数据时，则会添加新的文档2

PUT /customer/external/2?pretty

{

"name": "Jane Doe"

}

在put时id是必须的， 
但是在用post添加数据时id是可选的，添加一条数据不指定id，系统会自动生成一个id给予它

POST /customer/external?pretty

{

"name": "Jane Doe"

}

也可指定id进行添加数据

POST /customer/external/1?pretty

{

"name": "Jane Doe"

}

elasticsearch之更新文档

Updating Documents 
上一篇中讲述了替换文档，也就是 删除掉老的文档并且添加新的文档

接下来是更新文档

我们将之前的 1 文档的name更新问 Jane Doe

POST /customer/external/1/_update?pretty

{

"doc": { "name": "Jane Doe" }

}

我们再在文档1中一个age更新为20

POST /customer/external/1/_update?pretty

{

"doc": { "name": "Jane Doe", "age":20 }

}

也可以使用简单的脚本来执行更新。此示例使用脚本将年龄增加5

POST /customer/external/1/_update?pretty

{

"script" ："ctx._source.age + = 5"

}

在上面的例子中，ctx._source指的是即将更新的当前源文档。

请注意，在撰写本文时，只能在单个文档上一次执行更新。将来，Elasticsearch可能会提供给予查询条件（如SQL UPDATE-WHERE语句）更新多个文档的功能。

elasticsearch之删除文档

Delete Document

删除文档是比较简单的。此示例显示如何删除我们之前的ID为2的客户

DELETE / customer / external / 2 ？pretty

1

请参阅删除按查询API删除与特定查询匹配的所有文档。值得注意的是，删除整个索引而不是使用“按查询删除”API删除所有文档效率更高。

删除单个文档比较容易，若我们删除多个文档，目前只能通过bulk提交一次删除多个文档，在elasticsearch 2.0版本之前可以批量删除文档，由于批量删除导致全索引扫描，所以在2.0之后去掉了

elasticsearch之批处理

批处理 
除了能够索引，更新和删除单个文档之外，Elasticsearch还提供了使用_bulkAPI批量执行上述任何操作的功能。这个功能很重要，因为它提供了一个非常有效的机制来尽可能快地进行多个操作，尽可能少的网络往返行程。

批处理插入的两个文档

POST /customer/external/_bulk?pretty

{"index":{"_id":"1"}}

{"name": "John Doe" }

{"index":{"_id":"2"}}

{"name": "Jane Doe" }

批处理更新和删除之前的文档

POST /customer/external/_bulk?pretty

{"update":{"_id":"1"}}

{"doc": { "name": "John Doe becomes Jane Doe" } }

{"delete":{"_id":"2"}}

注意，对于删除操作，没有相应的源文档，因为删除只需要要删除的文档的ID。

由于其中一个操作失败，Bulk API不会失败。如果一个动作由于任何原因而失败，它将继续处理其后的其余动作。当批量API返回时，它将为每个操作提供一个状态（按照发送的相同顺序），以便您可以检查特定操作是否失败。

elasticsearch之Search API

现在我们开始一些简单的搜索。 
运行检索的一共有两种方式： 
一种是通过发送搜索参数REST请求URL，另一种是发送请求主体 
1.发送搜索参数REST请求

GET /bank/_search?q=*&sort=account_number:asc&pretty

返回结果

{

"took" : 63,

"timed_out" : false,

"_shards" : {

"total" : 5,

"successful" : 5,

"failed" : 0

},

"hits" : {

"total" : 1000,

"max_score" : null,

"hits" : [ {

"_index" : "bank",

"_type" : "account",

"_id" : "0",

"sort": [0],

"_score" : null,

"_source" : {"account_number":0,"balance":16623,"firstname":"Bradshaw","lastname":"Mckenzie","age":29,"gender":"F","address":"244 Columbus Place","employer":"Euron","email":"bradshawmckenzie@euron.com","city":"Hobucken","state":"CO"}

}, {

"_index" : "bank",

"_type" : "account",

"_id" : "1",

"sort": [1],

"_score" : null,

"_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}

}, ...

]

}}

返回结果我们分析下

took - 弹性搜索执行搜索的时间（以毫秒为单位）
timed_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们搜索了多少个分片，以及对成功/失败的搜索分片的计数
hits - 搜索结果
hits.total - 符合我们搜索条件的文件总数
hits.hits - 实际搜索结果数组（默认为前10个文档）
hits.sort - 结果的排序键（如果按分数排序，则丢失）
hits._score和max_score-忽略这些字段现在

2.发送请求主体

GET /bank/_search

{

"query": { "match_all": {} },

"sort": [

{ "account_number": "asc" }

]

}

两者的区别在于

这里的区别在于，我们不会传递q=*URI，而是向_searchAPI 发送一个JSON样式的查询请求体。我们将在下一节讨论这个JSON查询。

重要的是要明白，一旦您获得了搜索结果，Elasticsearch就完成了该请求，并且不会保留任何类型的服务器端资源或打开游标到您的结果中。这与许多其他平台（如SQL）形成鲜明对比，您可能最初会先查询查询结果的部分子集，然后如果要获取（或浏览）其余部分，则必须不断返回到服务器的结果使用某种有状态的服务器端游标。

elasticsearch之query-----执行Search

执行Search
在之前的讲述中，我们已经学会了一些基本的搜索参数，今天我们来进一步探讨Query DSL。我们先来看看返回的文档中的部分字段。 
我们不希望返回所有字段，只返回我们需要的字段

下面例子显示出只返回 account_numer和 balance字段

GET /bank/_search

{

"query": { "match_all": {} },

"_source": ["account_number", "balance"]

}

上面Query方法中，只返回选中的字段，类似于SQL中的select * from table与 select account_number, balance from table等等。

现在我们来看看查询部分 
之前我们有了解到match_all是查询匹配所有文档。现在我们介绍一个match查询的新查询形式（即对特定字段或一组字段进行搜索）。 
此例返回的账号为20：

GET /bank/_search

{

"query": { "match": { "account_number": 20 } }

}

下面这个例子返回address包含mill的所有账户：

GET /bank/_search

{

"query": { "match": { "address": "mill" } }

}

下面这个例子返回address包含mill或 lane的所有账户：

GET /bank/_search

{

"query": { "match": { "address": "mill lane" } }

}

相比于match，match_phrase匹配词组 
下面这个例子返回address包含{ mill lane }这个词组的所有账户：

GET /bank/_search

{

"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" }}

}

接下来介绍bool(ean)query。bool可以将许多个小的查询合并成一个大的查询。 
下面这个例子，返回address同时包含mill和lane的所有账户：

GET /bank/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [

{ "match": { "address": "mill" } },

{ "match": { "address": "lane" } }

]

}

}

}

在上面的例子中，该bool must子句指定文档被认为是匹配的所有查询必须是真的。

相比之下，此示例组成两个match查询，并返回address包含“mill”或“lane”的所有账户：

GET /bank/_search

{

"query": {

"bool": {

"should": [

{ "match": { "address": "mill" } },

{ "match": { "address": "lane" } }

]

}

}

在上面的例子中，该bool should子句指定一个查询的列表，对于一个被认为是一个匹配的文档，它们必须是真的。

此示例组成两个match查询，并返回address中既不包含“mill”也不包含“lane”的所有帐户：

GET /bank/_search

{

"query": {

"bool": {

"must_not": [

{ "match": { "address": "mill" } },

{ "match": { "address": "lane" } }

]

}

}

}

在上面的例子中，该bool must_not子句指定一个查询列表，对于一个被认为是一个匹配的文档，这个查询的列表都不是true。

我们可以在查询中同时结合must，，should和must_not子句bool。此外，我们可以bool在任何这些bool子句中撰写查询，以模拟任何复杂的多级布尔逻辑。

此示例返回任何40岁，但不住ID（aho）的人的所有帐户：

GET /bank/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [

{ "match": { "age": "40" } }

],

"must_not": [

{ "match": { "state": "ID" } }

]

}

}

}