2. 使用
2.1 基本语法
如果你正在使用 Java，在代码中你可以使用 Elasticsearch 内置的两个客户端。所有其他语言可以使用 RESTful API 通过端口 9200 和 Elasticsearch 进行通信，你可以用你最喜爱的 web 客户端访问 Elasticsearch 。事实上，正如你所看到的，你甚至可以使用 curl 命令来和 Elasticsearch 交互。
注意
Elasticsearch 为以下语言提供了官方客户端 --Groovy、JavaScript、.NET、 PHP、 Perl、 Python 和 Ruby--还有很多社区提供的客户端和插件，所有这些都可以在 Elasticsearch Clients 中找到。
一个 Elasticsearch 请求和任何 HTTP 请求一样由若干相同的部件组成：
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'被 < > 标记的部件含义：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| VERB | 适当的 HTTP 方法 或 谓词 : GET、POST、PUT、HEAD 或者 DELETE。 |
| PROTOCOL | http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个https 代理） |
| HOST | Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。 |
| PORT | 运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。 |
| PATH | API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。 |
| QUERY_STRING | 任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读) |
| BODY | 一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话) |
例如，计算集群中文档的数量，我们可以用这个（完整模式）:
curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}'想要在返回结果中看到 HTTP 头信息,需要结合 `-i 参数来使用 curl 命令：
curl -i -XGET 'localhost:9200/'用缩写格式显示：
所谓的缩写格式就是省略请求中所有相同的部分，例如主机名、端口号以及 curl 命令本身。而不是像上面例子中显示的那样用一个完整的请求
GET /_count
{
"query": {
"match_all": {}
}
}2.2 理解：（官方实例：索引雇员文档）
一个 Elasticsearch 集群可以包含多个索引(类似于数据库)，相应的每个索引可以包含多个类型。这些不同的类型存储着多个文档 ，每个文档又有多个属性 。
借助以下一条查询出的结果理解：
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}每个雇员索引一个文档，包含该雇员的所有信息。
每个文档都将是 employee 类型 。
该类型位于 索引 megacorp 内。
该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。
2.2.1 插入数据
可以借助于kibana的console，浏览器打开地址：
http://xxx.xxx.xxx.xxx:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=()在console中输入，然后运行
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
- megacorp ：索引名称
- employee ：类型名称
- 1 ：特定雇员的ID
2.2.2 检索文档
在bibana的console中输入运行
GET /megacorp/employee/1
返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}搜索所有雇员
GET /megacorp/employee/_search
返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
通过url参数来搜索
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
使用查询表达式搜索
Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ，但它有自身的局限性
Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}可以看到上面不再使用query-srting参数，而是一个请求体。
- 更复杂的搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}注意这里搜索last_name是smith的人，同时年龄大于30。注意下语法bool里面有must，filter类型，当然以后还会学到更多类型，这里先有个意识。
- 全文搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.53484553,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.53484553,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.26742277,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
}
]
}
}注意这里稍有不同，about字段中包含两个单词，搜索的结果并不是完全匹配，是根据单词去做了相关性匹配。
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。
Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
- 短语搜索
上面如果一个短语包含多个单词，那岂不是不能精确查询了，当然不是，可以使用短语搜索。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}这样结果就是精确匹配了，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的结果
- 高亮搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}结果中多了一个highlight部分
{
...
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.23013961,
"hits": [
{
...
"_score": 0.23013961,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
},
"highlight": {
"about": [
"I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"
]
}
}
]
}
}- 聚合
聚合类似于SQL中的GROUP_BY，但功能更强大
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}结果
{
...
"hits": { ... },
"aggregations": {
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}以上是对所有的雇员进行统计，我们也可以其中的一部分雇员进行组合查询统计，比如我们想知道叫smith的雇员最受欢迎的兴趣爱好。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
},
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests"
}
}
}
}聚合还支持分级汇总，查询特定兴趣爱好的 员工的平均年龄
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}结果
...
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2,
"avg_age": {
"value": 28.5
}
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 35
}
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 25
}
}
]
}