样例数据

  为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的。这里提供了一份官网上的数据,accounts.json。如果需要的话,也可以去这个网址玩玩,它可以帮助你自定义写随机的JSON数据。

1、导入数据

打开你的postman,输入对应的REST API,http://127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty
选择post; body->binary; 选择文件,选中你下载好的account.json文件:

注意:

1 127.0.0.1:9200是ES得访问地址和端口

2 bank是索引的名称

3 account是类型的名称

4 索引和类型的名称在文件中如果有定义,可以省略;如果没有则必须要指定

5 _bulk是rest得命令,可以批量执行多个操作

6 pretty是将返回的信息以可读的JSON形式返回。(不过postman自带了pretty的功能)

send之后,可以很快看到结果:

accounts.json数据导入,报错:

1、parse_exception - request body is required

  【确认Body->binary导入进了json文件】

2、"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported

  【需要在headers中添加 Content-Type  application/json】

2、查询: http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

插入1000条数据成功

3、保存对应的REST API到postman
点击save:

在弹出的save窗口中,给对应的request起一个合适的名字,比如这里createBankIndex,并将其保存到对应的collection中(在这里,我已提前创建了一个ElasticSearch的collection,专门用于保存和ES相对应的REST API的操作)。

搜索API

ES提供了两种搜索的方式:请求参数方式 和 请求体方式。

1、请求参数方式
curl  'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'

其中bank是查询的索引名称,q后面跟着搜索的条件:q=*表示查询所有的内容

2、请求体方式(推荐这种方式)
curl -XPOST  'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '

请求JSON体   {"query": { "match_all": {} }}

这种方式特别适合在postman里面用,因为postman里面可以使用配合使用各种变量,而且编辑起来更方便:

返回的内容大致可以如下讲解:

took:是查询花费的时间,毫秒单位
time_out:标识查询是否超时
_shards:描述了查询分片的信息,查询了多少个分片、成功的分片数量、失败的分片数量等
hits:搜索的结果,total是全部的满足的文档数目,hits是返回的实际数目(默认是10)
_score是文档的分数信息,与排名相关度有关,参考各大搜索引擎的搜索结果,就容易理解。

查询语言DSL

  ES支持一种JSON格式的查询,叫做DSL,domain specific language。这门语言刚开始比较难理解,因此通过几个简单的例子开始:

下面的命令,可以搜索全部的文档:

{
"query": { "match_all": {} }
}
query定义了查询,match_all声明了查询的类型。还有其他的参数可以控制返回的结果:

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 1
}'
(记住,还是用postman来做客户端,绝逼比curl好用)
上面的命令 返回了所有文档数据中的第一条文档。如果size不指定,那么默认返回10条。
下面的命令请求了第10-20的文档。

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 10,
"size": 10
}'
下面的命令指定了文档返回的排序方式:

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}'

同 "sort": { "balance":  "desc"  }

执行搜索

  上面了解了基本的搜索语句,下面就开始深入一些常用的DSL了。

之前的返回数据都是返回文档的所有内容,这种对于网络的开销肯定是有影响的,下面的例子就指定了返回特定的字段(account_number和blance):

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}'

再回到query,之前的查询都是查询所有的文档,并不能称之为搜索引擎。下面就通过match方式查询特定字段的特定内容,比如查询余额为20的账户信息:

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}'

查询地址为mill或者lane的信息:

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}'
可以结合之前的Head客户端来使用。

过滤查询

  之前说过score字段指定了文档的分数,使用查询会计算文档的分数,最后通过分数确定哪些文档更相关,返回哪些文档。

有的时候我们可能对分数不感兴趣,就可以使用filter进行过滤,它不会去计算分值,因此效率也就更高一些。

filter过滤可以嵌套在bool查询内部使用,比如想要查询在2000-3000范围内的所有文档,可以执行下面的命令:curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '

{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}}}}}
}

ES除了上面介绍过的范围查询range、match_all、match、bool、filter还有很多其他的查询方式,这里就先不一一说明了。

参考:用postman快速学习ElasticSearch的搜索功能

ElasticSearch数据导入By Postman的更多相关文章

  1. elasticsearch 数据导入(九)

    说明 maven依赖 官方客户端 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.4/index.html <d ...

  2. WebAPI生成可导入到PostMan的数据

    一.前言 现在使用WebAPI来作为实现企业服务化的需求非常常见,不可否认它也是很便于使用的,基于注释可以生成对应的帮助文档(Microsoft.AspNet.WebApi.HelpPage),但是比 ...

  3. 通过logstash-input-mongodb插件将mongodb数据导入ElasticSearch

    目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中 ...

  4. Elasticsearch+Mongo亿级别数据导入及查询实践

    数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: ...

  5. 日志收集之--将Kafka数据导入elasticsearch

    最近需要搭建一套日志监控平台,结合系统本身的特性总结一句话也就是:需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中.那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢,总结起 ...

  6. Logstash:把MySQL数据导入到Elasticsearch中

    Logstash:把MySQL数据导入到Elasticsearch中 前提条件 需要安装好Elasticsearch及Kibana. MySQL安装 根据不同的操作系统我们分别对MySQL进行安装.我 ...

  7. Logstash学习之路(四)使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch(单表同步、多表同步、全量同步、增量同步)

    一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Table ...

  8. Atlas2.2.0编译、安装及使用(集成ElasticSearch,导入Hive数据)

    1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6. ...

  9. 使用Logstash把MySQL数据导入到Elasticsearch中

    总结:这种适合把已有的MySQL数据导入到Elasticsearch中 有一个csv文件,把里面的数据通过Navicat Premium 软件导入到数据表中,共有998条数据 文件下载地址:https ...

随机推荐

  1. CH08 QSPI启动并从EMMC运行APP

    8.1 概述 在前一节课,我们必须手动挂载TF卡到mnt,然后输入./a.out程序才能启动.而在嵌入式系统里面,我们很多时候需要实现开机启动程序.很多时候我们会把程序固化到FLASH,然后从EMMC ...

  2. ubuntu修改密码

    ubuntu修改密码 本文链接:https://blog.csdn.net/heybob/article/details/9095727 修改root密码: 1,$sudo su,输入密码进入root ...

  3. Golang高并发抓取HTML图片

    Golang高并发抓取HTML图片 使用准备 1.安装Golang 2.下载爬虫包 go get -v github.com/hunterhug/marmot/util go get -v githu ...

  4. ABP 基于DDD的.NET开发框架 学习(四)时间控件采用datetimepicker注意事项

    $('#datetimepicker1').datetimepicker({ format: 'yyyy/mm/dd hh:ii:ss',//这是只能用小写的大写的与ABP中的字母识别起冲突 loca ...

  5. copy 合并

    copy /b xxx.jpg + yyy.txt zzz.jpg /b 二进制 /a 文本

  6. Pytorch:module 'torch' has no attribute 'bool'

    Pytorch:module 'torch' has no attribute 'bool' 这个应该是有些版本的Pytorch会遇到这个问题,我用0.4.0版本测试发现torch.bool是有的,但 ...

  7. Java内存模型之从JMM角度分析DCL

    DCL,即Double Check Lock,中卫双重检查锁定.其实DCL很多人在单例模式中用过,LZ面试人的时候也要他们写过,但是有很多人都会写错.他们为什么会写错呢?其错误根源在哪里?有什么解决方 ...

  8. Jmeter学习笔记(四)配置元件之计数器

    在接口测试中,有时候需要重复跑一个接口,里面的某个参数的值不能每次都一样,这个时候我们可以使用计数器来实现,名称+计数器. 1.线程组->添加->配置元件->计数器 2.添加效果如下 ...

  9. Hystrix原理与实战

    Hystrix原理与实战 背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务. 比如:订单服务调用商品服务,商品服务调用库存服务. 对于同步调用,当库存服务不可用时,商品 ...

  10. c# 引用参数-ref