和我一起打造个简单搜索之ElasticSearch入门
本文简单介绍了使用 Rest 接口,对 es 进行操作,更深入的学习,可以参考文末部分。
环境
本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch ,这个版本比较稳定,可以用于生产环境。
系列文章
- 一、和我一起打造个简单搜索之ElasticSearch集群搭建
- 二、和我一起打造个简单搜索之ElasticSearch入门
- 三、和我一起打造个简单搜索之IK分词以及拼音分词
- 四、和我一起打造个简单搜索之Logstash实时同步建立索引
- 五、和我一起打造个简单搜索之SpringDataElasticSearch入门
- 六、和我一起打造个简单搜索之SpringDataElasticSearch关键词高亮
- ...
基础概念
索引--相当于数据库
类型--相当于表
文档--相当于一条记录
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
备份--拷贝分片就完成了备份
基本语法
索引
索引类型
- 结构化索引
- 特点:通过接口创建,可以指定 mappings
- url:port/索引名/类型名/_mappings
- 非结构化索引
- 特点:通过 elasticsearch head 创建 mapping 为空
使用 RestClient/PostMan 创建结构化索引
创建一个 people 的索引,包含一个类型 man
{
"settings":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":1
},
"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"
}
}
}
}
}
keyword 与 text 的区别
type 类型为 keyword 的时候,ES 不会对其进行分词,而 text 会被分词
es 通过 rest 接口对数据操作
插入数据
- 指定文档 id 插入
- PUT 请求: ip:port/索引/类型/id
- PUT 请求: ip:port/索引/类型/id
- 自动产生文档 id 插入
- POST 请求: ip:port/索引/类型
- POST 请求: ip:port/索引/类型
修改数据
- 直接修改
2. POST 请求: ip:port/索引/类型/id/_update
删除数据/删除索引
- 删除文档
- DELETE 请求 ip:端口/索引/类型/id
- 删除索引
- DELETE 请求 ip:端口/索引
查询数据
- 简单查询
2. GET 请求: ip:端口/索引/类型/id - 条件查询
- POST请求: ip:端口/索引/_search
- 指定条件查询,分页与排序
{
"query":{
"match":{
"name":"WeJan"
}
},
"sort":[
{
"age":{
"order":"asc"
}
}
],
"from" : 0,
"size" : 10
}
- 聚合查询
- POST请求: ip:端口/索引/_search
- 分组,可以多个分组
{
"aggs":{
"group_by_age":{
"terms":{
"field":"age"
}
}
}
}
- 聚合计算
{
"aggs":{
"age_count":{
"stats":{
"field":"age"
}
}
}
}
- sum
- avg
- max
- min
- count
高级查询
习语匹配(全词匹配)
{
"query":{
"match_phrase":{
"name":"WeJan"
}
}
}
多字段匹配,多个字段包含query
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"WeJan",
"fields":["author", "title"]
}
}
}
query_string 文本查询
{
"query":{
"query_string":{
"name":"(WeJan AND Jan) OR 哈哈"
}
}
}
针对多个字段的文本查询
{
"query":{
"query_string":{
"name":"WeJan OR 哈哈",
"fields":["author", "title"]
}
}
}
字段查询,比如年龄,分类
{
"query":{
"term":{
"age":25
}
}
}
范围查询,可以对时间字段进行查询,现在使用 "now"替代
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":26,
"lte":36
}
}
}
}
参考
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