和我一起打造个简单搜索之ElasticSearch入门

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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

1. 指定文档 id 插入
   1. PUT 请求： ip:port/索引/类型/id
      
2. 自动产生文档 id 插入
   1. POST 请求： ip:port/索引/类型
      

修改数据

1. 直接修改
   1. POST 请求： ip:port/索引/类型/id/_update
      

删除数据/删除索引

1. 删除文档
   1. DELETE 请求 ip:端口/索引/类型/id
2. 删除索引
   1. DELETE 请求 ip:端口/索引

查询数据

1. 简单查询
   1. GET 请求： ip:端口/索引/类型/id
2. 条件查询
   1. POST请求： ip:端口/索引/_search
   2. 指定条件查询,分页与排序
      json { "query":{ "match":{ "name":"WeJan" } }, "sort":[ { "age":{ "order":"asc" } } ], "from" : 0, "size" : 10 }
3. 聚合查询
   1. POST请求： ip:端口/索引/_search
   2. 分组，可以多个分组
      json { "aggs":{ "group_by_age":{ "terms":{ "field":"age" } } } }
   3. 聚合计算
      json { "aggs":{ "age_count":{ "stats":{ "field":"age" } } } }
      • sum
      • avg
      • max
      • min
      • count

高级查询

1. 习语匹配（全词匹配）
   json { "query":{ "match_phrase":{ "name":"WeJan" } } }
2. 多字段匹配，多个字段包含query
   json { "query":{ "multi_match":{ "query":"WeJan", "fields":["author", "title"] } } }

3. query_string 文本查询
   json { "query":{ "query_string":{ "name":"(WeJan AND Jan) OR 哈哈" } } }

4. 针对多个字段的文本查询
   json { "query":{ "query_string":{ "name":"WeJan OR 哈哈", "fields":["author", "title"] } } }

5. 字段查询,比如年龄，分类
   json { "query":{ "term":{ "age":25 } } }

6. 范围查询，可以对时间字段进行查询，现在使用 "now"替代
   json { "query":{ "range":{ "age":{ "gte":26, "lte":36 } } } }

参考

• 慕课网ElasticSearch入门

和我一起打造个简单搜索之ElasticSearch入门

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原文地址：https://www.cnblogs.com/vcmq/p/9966668.html