undefined

ES的基本操作

Rest 风格命令说明

method	url 地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档id
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search	查询所有数据

字段数据类型

• 字符串类型
  • text：支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询，不支持聚合、排序操作；字符串长度无限制，适合大字段存储
  • keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword最大支持长度为 32766 个utf8类型字符，可以通设置 ignore_above 指定字符串长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过 term 精确匹配检索返回结果
• 数值型：long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
• 日期类型：date
• 布尔类型：boolean
• 二进制类型：binary

一、创建

创建一个索引

# PUT /索引名/类型名/文档id {请求体}
PUT /test1/type1/1
{
  "name": "noahyzhang",
  "age": 3
}
# 创建索引(指定字段类型)
PUT /test2 
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "birhday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

查看索引信息

GET /test2

_doc 是es 索引的默认类型，type 在未来的版本中会逐渐被弃用，因此产生一个默认类型进行代替

如果文档中字段类型没有被指定，那么es就会给默认配置字段类型

二、修改

1. 使用 PUT 方式（不推荐方式）覆盖原来的值

   • 版本+1（_version）

   • 但是如果漏掉某个字段没有写，那么更新后没有写的字段会消失

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "hello",
  "age": 18
}
# 修改文档1，只写了name字段，会导致更新后 age 字段丢失
PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "world"
}

2. 使用 POST 方式
   • 注意 json 请求中的 doc
   • 不会丢失字段

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "name": "post修改"
  }
}

三、删除

# 删除索引
delete /test1

四、查询

简单条件，在所有文档中查询

GET /test/_doc/_search?q=name:noahyzhang
GET /test/_search?q=name:noahyzhang

复杂查询

1. 查询匹配
   • match：匹配（会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询））
   • _source：过滤字段，表示哪些字段返回
   • sort：排序
   • from、size：分页。from 从索引的那一个开始，size 返回多少条数据

# 查询
GET /blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张意"
    }
  },
  "_source": ["age", "name"],
  "sort": [{
    "age": {
      "order": "desc"
    }
  }],
  "from": 0,
  "size": 2
}

2. 多条件查询（bool）
   • must 相当于 and
   • should 相当于 or
   • must_not 相当于 not(… and …)
   • filter 过滤，例如可以按范围 range 查找

GET /blog/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "张"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 1,
              "lte": 20
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3. 匹配数组
   • 貌似不能和其他字段一起使用
   • 可以多关键字查（空格隔开）
   • match 会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询）

GET /blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "好 大"
    }
  }
}

4. 精确匹配

   • term 直接通过 倒排索引 指定词条进行精确查询。必须全部都有，而且不可分割，即按一个完整的词查询
   • 适合查询 number、date、keyword，不适合 text

   GET /blog/user/_search
   {
     "query": {
       "term": {
         "name": "大"
       }
     }
   }

   当以term方式查询字符串时，使用 analyze API 可以看到字符串被分成子字符串，且全部为小写（大写会转换成小写），丢失连字符和哈希符。因此可能找不到任何文档，因为它并不在倒排索引中，正如前面呈现出的分析结果，索引里有四个子字符串。

   解决：创建索引时配置中文分词器（ik_max_word）、设置不分析字符串（这里还要再看下）

5. text 和 keyword

   text

   • 支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询，不支持聚合、排序操作
   • text类型的最大支持的字符长度无限制，适合大字段存储

   keyword

   • 不支持分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作
   • keyword 类型的最大支持的长度为 32766 个 utf-8 类型的字符，可以通过设置 ignore_above 指定字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过 term 精确匹配检索返回结果

   # 创建索引
   PUT /test1
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "text": {
           "type": "text"
         },
         "keyword": {
           "type": "keyword"
         }
       }
     }
   }
   # 插入数据
   PUT /test1/_doc/1
   {
     "text": "测试keyword和text是否支持分词",
     "keyword": "测试keyword和text是否支持分词"
   }
   # 可以查询的到，text 支持分词
   GET /test1/_doc/_search
   {
     "query": {
       "match": {
         "text": "测试"
       }
     },
     "_source": ["text"]
   }
   # 不能查询到，keyword 不支持分词
   GET /test1/_doc/_search
   {
     "query": {
       "match": {
         "keyword": "测试"
       }
     },
     "_source": ["keyword"]
   }
   # 不会分词，即 测试nihao
   GET _analyze
   {
     "analyzer": "keyword",
     "text": ["测试nihao"]
   }
   # 会分词，即 测 试 nihao 
   GET _analyze
   {
     "analyzer": "standard",
     "text": ["测试nihao"]
   }