标签：led failed database pos art update rac world upd
利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL)
1、了解elasticsearch基本概念
Index： database
Type: table
Document： row
Filed： field
2、关键字：
PUT 创建索引，eg：PUT /movie_index 新建movie_index索引
GET 用于检索数据，eg：GET movie_index/movie/1
POST 用来修改数据，eg：POST movie_index/movie/3/_update
DELETE 用来删除数据
3、例子
下面通过电影来演示，一部电影有多个演员。
public class Movie {
String id;
//电影名称
String name;
//豆瓣评分
Double doubanScore;
//演员列表
List<Actor> actorList;
}
public class Actor{
String id;
//演员名称
String name;
}
3.1、添加索引
$ PUT /movie_index
3.2、删除索引
$ DELETE /movie_index
3.3、查看所有的索引库
$ GET _cat/indices?v
3.4、新增文档{新增索引库}
添加三部电影
PUT /movie_index/movie/1
{
"id":1,
"name":"operation red sea",
"doubanScore":8.5,
"actorList":[
{"id":1,"name":"zhang yi"},
{"id":2,"name":"hai qing"},
{"id":3,"name":"zhang han yu"}
]
}
PUT /movie_index/movie/2
{
"id":2,
"name":"operation meigong river",
"doubanScore":8.0,
"actorList":[
{"id":3,"name":"zhang han yu"}
]
}
PUT /movie_index/movie/3
{
"id":3,
"name":"incident red sea",
"doubanScore":5.0,
"actorList":[
{"id":4,"name":"liu de hua"}
]
}
3.4、直接用id查找
$ GET movie_index/movie/1
$ GET movie_index/movie/2
$ GET /movie_index/movie/3
3.5、修改——整体替换
和新增没有区别
PUT /movie_index/movie/3
{
"id":"3",
"name":"incident red sea",
"doubanScore":"5.0",
"actorList":[
{"id":"1","name":"zhang guo li 001"}
]
}
可以重新执行，_version一直递增。
3.6、修改——某个字段
POST movie_index/movie/3/_update
{
"doc": {
"doubanScore":"7.0"
}
}
3.7、删除一个document
DELETE movie_index/movie/3
3.8、搜索type全部数据 {select * from tname}
GET movie_index/movie/_search
{
"took": 1, //耗费时间 毫秒
"timed_out": false, //是否超时
"_shards": {
"total": 5, //发送给全部5个分片
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2, //命中2条数据
"max_score": 1, //最大评分
"hits": [ //查询结果
{
"_index": "movie_index",
"_type": "movie",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"id": 2,
"name": "operation meigong river",
"doubanScore": 8,
"actorList": [
{
"id": 3,
"name": "zhang han yu"
}
]
}
},
.....
]
}
}
3.9、按条件查询(全部)
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}
3.10、按分词查询
{select * from tname where name like ‘%red%‘}
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red"}
}
}
3.11、按分词子属性查询
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"actorList.name":"zhang"}
}
}
3.12、fuzzy查询
校正匹配分词，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分，能够查询出来，但是消耗更多的性能。
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"fuzzy": {"name":"rad"}
}
}
通过rad可以匹配到red记录，匹配数据相近的记录。
3.13、过滤--查询后过滤
{select o.* from (select * from tname where name like ‘%red%‘) o where o.actorList.id=3 }
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red"}
},
"post_filter":{
"term": {
"actorList.id": 3
}
}
}
3.14、过滤--查询前过滤（推荐）
其实准确来说，ES中的查询操作分为2种：查询（query）和过滤（filter）。查询即是之前提到的query查询，它（查询）默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤（filter）只会筛选出符合的数据，并不计算得分，且它可以缓存文档。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。
换句话说，过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适合精确匹配数据。一般应用时，应先使用过滤操作过滤数据，然后使用查询匹配数据。
eg、查询演员ID包含1和3，且电影名称包含red的记录
{select * from tname where actorList.id in (1,3)}
GET movie_index/movie/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{"term": {"actorList.id": "1"}},
{"term": {"actorList.id": "3"}}
]
}
}
}
注意：过滤（filter）只会筛选出符合的数据，并不计算得分，所以返回结果max_score字段永远为0。
{select * from tname where actorList.id in (1,3) and name like ‘%red%‘}
GET movie_index/movie/_search
{
"query": {
//通过bool进行组合查询
"bool": {
//过滤两个条件
"filter": [
{"term": {"actorList.id": "1"}},
{"term": {"actorList.id": "3"}}
],
"must": {
"match": {"name": "red"}
}
}
}
}
3.15、排序
每种数据库都有排序：
Mysql，oracle，sqlserver默认的排序规则是升序，还是降序呢？
Mysql ：升序
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red sea"}
},
"sort": [
{
"doubanScore": {
"order": "desc"
}
}
]
}
3.16、分页查询
GET movie_index/movie/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 0,
"size": 1
}
from: 表示从第几条开始查询，默认从0开始
Size：表示每页显示的数据条数
3.17、指定查询的字段
GET movie_index/movie/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["name", "doubanScore"]
}
注意：_source: 查询结果的hits下面的_source
3.18、高亮
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red sea"}
},
"highlight": {
"fields": {"name":{} }
}
}
修改自定义高亮标签
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red sea"}
},
"highlight": {
"pre_tags": ["<span>"], //前缀标签
"post_tags": ["</span>"], //后缀标签
"fields": {"name":{} }
}
}
3.19、聚合
相当于 sql 语句中的分组！group by！
取出每个演员共参演了多少部电影
GET movie_index/movie/_search
{
"aggs": {
"groupby_actor": {
"terms": {
"field": "actorList.name.keyword"
}
}
}
}
注意：groupby_actor聚合别名，相当于变量，上下文引用
每个演员参演电影的平均分是多少，并按评分排序
GET movie_index/movie/_search
{
"aggs": {
"groupby_actor_id": {
"terms": {
"field": "actorList.name.keyword" ,
"order": {
"avg_score": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_score":{
"avg": {
"field": "doubanScore"
}
}
}
}
}
}
4、关于mapping
之前说type可以理解为table，那每个字段的数据类型是如何定义的呢
查看看mapping
自定义Type。{自定义表中字段的类型}
以后工作中都是自己定义，不建议不推荐使用 es 中自定的数据类型
GET movie_index/_mapping/movie
实际上每个type中的字段是什么数据类型，由mapping定义。
但是如果没有设定mapping系统会自动，根据一条数据的格式来推断出应该的数据格式。
true/false → boolean
1020 → long
20.1 → double，float
“2018-02-01” → date
“hello world” → text + keyword
默认只有text会进行分词，keyword是不会分词的字符串。
mapping除了自动定义，还可以手动定义，但是只能对新加的、没有数据的字段进行定义。一旦有了数据就无法再做修改了。
5、中文分词
elasticsearch本身自带的中文分词，就是单纯把中文一个字一个字的分开，根本没有词汇的概念。但是实际应用中，用户都是以词汇为条件，进行查询匹配的，如果能够把文章以词汇为单位切分开，那么与用户的查询条件能够更贴切的匹配上，查询速度也更加快速。
分词器下载网址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/10904876.html
5.1、安装中文分词
下载好的zip包，解压后放到/home/es/elasticsearch-6.2.2/plugins/目录下
注意：/home/es/elasticsearch-6.2.2/为elasticsearch安装所在目录。
$ cd /home/es/elasticsearch-6.2.2/plugins/
$ unzip elasticsearch-analysis-ik-6.2.2.zip
将压缩包文件删除！否则启动失败！
$ rm -rf elasticsearch-analysis-ik-6.2.2.zip
5.2、重启es，查看插件是否安装
$ sudo fuser -k -n tcp 9200
$ cd /home/es/elasticsearch-6.2.2/bin
$ ./elasticsearch &
$ $ curl http://localhost:9200/_cat/plugins
prMkj8M analysis-ik 6.2.2
5.3、测试使用
5.3.1、使用默认
GET movie_index/_analyze
{
"text": "我是中国人"
}
aaa
5.3.2、使用分词器 {简单的分词方式}
GET movie_index/_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我是中国人"
}
bbb
5.3.3、另外一个分词器-ik_max_word
GET movie_index/_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}
ccc
能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个type不能再使用默认的mapping了，要手工建立mapping, 因为要选择分词器。
利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/11615350.html
