ES索引操作

1、创建测试索引

PUT /test_index
{
"mappings": {
"test_type":{
"properties": {
"code":{
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "ik"
},
"count":{
"type": "integer"
}
}
}
},
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1,
"max_result_window":10000,
"analysis": {
"analyzer": {
"ik":{
"tokenizer":"ik_max_word",
"stopwords":["的","是"]
}
}
}
}
}

2、插入数据

PUT test_index/test_type/1　　#4代表索引记录的唯一标识，类似数据库表中主键
{
"code":"001",
"name":"万科企业股份有限公司"
}

PUT test_index/test_type/2
{
"code":"002",
"name":"万达集团股份有限公司"
}

PUT test_index/test_type/3
{
"code":"003",
"name":"阿里巴巴(中国)有限公司"
}

PUT test_index/test_type/4
{
"code":"004",
"name":"中国平安"
}

3、删除数据

DELETE test_index/test_type/4　　#4代表索引记录的唯一标识，类似数据库表中主键

4、更新数据

回复删除的4数据

PUT test_index/test_type/4
{
"code":"004",
"name":"中国平安"
}

①覆盖更新

PUT test_index/test_type/4
{
"name":"中国平安"
}

②更新字段值

POST test_index/test_type/4/_update
{
"doc": {
"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司"
}
}

5、查询数据

在kibana中默认只显示10条记录

①查询所有

方式1：

GET test_index/test_type/_search

方式2：

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}

②根据指定分词字段查询

name：为索引中的中文分词字段

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"match": {
"name": "中国"
}
}
}

③、根据指定不分词字段查询

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"term": {
"code": "004"
}
}
}

④、根据文档id查询

查询描述：pXrY0GsBN9ZpEwHZ14it：文档id

方式1：GET 索引/类型/文档id

GET test_index/test_type/

方式2：_id文档唯一的id

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"match": {
"_id": ""
}
}
}

⑤多条件查询

多条件and关系：

#逻辑：and关系
GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": { "question": "淘宝"}},
        {"match": { "question": "软件"}}
      ]
    }
  }
}

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司"
}
},
{
"term": {
"code": "004"
}
}
]
}
}
}

多条件or关系：

GET test_index/test_type/_search
{
"query":{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司"
}
},
{
"term": {
"code": "004"
}
}
]
}
}
}

多条件and和or关系混合使用：

GET test_index/test_type/_search
{
　　"query":{
　　　　"bool": {
　　　　　　"should": [
　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　"match": {
　　　　　　　　　　　　"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司"
　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　},
　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　"term": {
　　　　　　　　　　　　"code": "004"
　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　}
　　　　　　],
　　　　　　"must": [
　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　"match": {
　　　　　　　　　　　　"count": 2
　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　}
　　　　　　]
　　　　}
　　}
}

自定义排序：

GET test_index/test_type/_search
{
　　"query": {
　　　　"bool": {
　　　　　　"must" : [
　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　"match" : {
　　　　　　　　　　　　"name" : {
　　　　　　　　　　　　　　"query" : "中国平安"
　　　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　}
　　　　　　],
　　　　"adjust_pure_negative": true,
　　　　"boost": 1.0
　　　　}
　　},
　　"_source": {
　　　　"includes": ["code", "name"],
　　　　"excludes": []
　　},
　　"sort": [{
　　　　"count": {
　　　　　　"order": "desc"
　　　　}
　　}]
}

⑥指定查询条数

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "question": "淘宝"
    }
  },
  "from": 1,  #指定位移
  "size": 5 #指定查询条数
}

⑦指定查询返回的字段

GET test_index/test_type/_search
{
  "_source": ["question","nlp"],  #返回字段数组
  "query": {
    "match": {
      "question": "淘宝"
    }
  }
}

⑧控制加载的字段

GET test_index/test_type/_search
{
  "_source": {"includes": ["question","nlp"],"excludes": ["isSatisfied"]},
  "query": {
    "match": {
      "question": "淘宝"
    }
  }
}

⑨通配符

GET test_index/test_type/_search
{
  "_source": {"includes": ["quest*"],"excludes": ["*Date"]},
  "query": {
    "match": {
      "question": "淘宝"
    }
  }
}

排序

GET test_index/test_type/_search
{
  "sort": [
    {
      "askTimes": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

前缀匹配

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "question": "万科"
    }
  }
}

返回查询

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "askTimes": {
        "gte": 10, #
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

wildcard查询
*代表0个或多个字符
？代表任意一个字符

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "question":  "万科*"
    }
  }
}

模糊查询

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {"question":  "万科"}
  }
}

高亮搜索结果

注：在Kibana中没有看到效果

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "question": "淘宝"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {"question":{}}
  }
}

过滤查询

GET test_index/test_type/_search
{
  "post_filter": {
    "term": {
      "askTimes": 10
    }
  }
}

过滤非空

GET test_index/test_type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "exists": {
          "field": "nlp"
        }
      }
    }
  }
}

聚合查询

sum，min，max，avg，cardinality:求基数，terms：分组

GET /test_index/test_type/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "askTimes_of_max": { #自定义名称
      "max": { #最大值
        "field": "askTimes"
      }
    }
  }
}

符合查询：待整理

7、检查noop更新

默认情况下，不更改任何内容的更新会返回“result”：“noop”；

可以通过设置“detect_noop”来禁用此行为：false

PUT test_index/test_type/4
{
　　"code":"004",
　　"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司",
　　"count":2,
　　"tags":["aa","bb"]
}

POST test_index/test_type/4/_update
{
　　"doc": {
　　　　"name":"中国平安保险(集团)股份有限公司"
　　},
　　"detect_noop":false
}

区别：

 

禁用此行为后，不更改任何内容的更新也会返回updated并且文档版本号加1；

 

不禁用此行为，不更改任何内容的更新会返回noop并且文档版本号不变。

 

8、Upserts更新

如果文档不存在，则upsert元素的内容将作为新文档插入。如果文档存在，那么script将执行：

POST test_index/test_type/5
{
　　"script" : {
　　　　"source": "ctx._source.count += params.count",
　　　　"lang": "painless",
　　　　"params" : {
　　　　　　"count" : 4
　　　　}
　　},
　　"upsert" : {
　　　　"count" : 1
　　}
}

如果无论文档是否存在您都希望脚本运行，即脚本处理初始化文档而不是upsert元素，设置scripted_upsert为true：

POST test_index/test_type/5
{
　　"scripted_upsert":true,
　　"script" : {
　　　　"source": "ctx._source.count += params.count",
　　　　"lang": "painless",
　　　　"params" : {
　　　　　　"count" : 4
　　　　}
　　},
　　"upsert" : {
　　　　"count" : 1
　　}
}

同scripted_upsert，如果无论文档是否存在都希望脚本运行，即脚本处理初始化文档而不是upsert元素，设置doc_as_upsert为true（文档5不存在）：

POST test_index/test_type/5/_update
{
　　"doc":{
　　　　"count":12
　　},
　　"doc_as_upsert":true,
　　"upsert":{
　　　　"count":16
　　}
}

查询结果：GET test_index/test_type/5

{
　　"_index": "test_index",
　　"_type": "test_type",
　　"_id": "5",
　　"_version": 11,
　　"found": true,
　　"_source": {
　　　　"count": 12
　　}
}

9、其他

①、统计索引文档数量

描述：GET 索引/类型/_count

GET test_index/test_type/_count

②检测分词效果

POST test_index/_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}