Elasticsearch笔记

发表于

ElasticSearch简介

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

ElasticSearch对比MySQL

ELasticSearch MySQL
index database
type table
document row
field column

RESTful

RESTful中文意思是表现层状态转化。

在RESTful架构中：每一个URI代表一种资源；客户端和服务器之间，传递这种资源的某种表现层；客户端通过四个HTTP动词，对服务器端资源进行操作，实现”表现层状态转化”。通过URI指定资源，如Index，Document等。通过Http Method指明资源操作类型，如GET POST PUT DELETE等。

索引创建

使用postman工具创建一个名为shopping的索引，请求方式为PUT

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索引查询

获取单个索引信息

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获取全部索引信息

请求地址后面添加_cat/indices?v

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索引删除

删除名为shopping的索引，请求方式为DELETE

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创建文档

请求方式为POST，请求地址为http://localhost:9200/索引名/_doc，请求体为JSON格式

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由于ES自动生成的id不便于记忆，因此我们可以自定义id，只需要在_doc后写入自定义的id即可

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查询文档

只需要将创建文档的请求方式改为GET即可，其中_doc后面的1001相当于主键

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获取索引下的所有数据，可以在请求的索引后加_search

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修改索引下的数据

全量更新

因为全量更新的请求是满足幂等条件的，因此请求方式为PUT，将需要修改的内容以JSON格式写入请求体

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局部更新

局部更新的请求不满足幂等条件，因此请求方式为POST，而且因为是局部更新，因此索引名后面要写_update而不能写_doc

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删除数据

资源地址和创建时是一样的，请求方式变为DELETE

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条件查询

请求路径查询

请求方式为GET，请求路径为http://localhost:9200/shopping/_search?q=category:iphone13

该请求路径表示查询shopping索引下category=iphone13的所有结果

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请求体查询

请求体查询在请求路径只需要输入http://localhost:9200/shopping/_search，在请求体中添加JSON查询请求如下

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{
    "query":{
        "match":{
            "category":"iphone13"
        }
    }
}

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如果要全量查询，只需要将请求体中的match改为match_all即可

分页查询

全量查询的话数据量会很大，因此我们可以采用分页查询

请求体中添加JSON如下，其中from表示从哪一页开始，0表示第一页。size表示页的大小，即每一页有多少条数据。

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{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from" : 0,
    "size": 2
}

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查询结果数据源控制

在请求体中添加JSON请求查询如下，其中_source表示所要展示的数据源，这里我们设置只显示title字段

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{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from" : 0,
    "size": 2,
  	"_source" : ["title"]
}

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查询结果排序

在请求体中添加JSON请求查询如下，其中sort表示所要要对数据进行排序，这里我们设置按照价格进行降序排序，

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{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from" : 0,
    "size": 2,
    "_source" : ["title"],
    "sort" : {
        "price" : {
            "order" : "desc"
        }
    }
}

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多条件查询

多条件同时成立

请求体如下，其中bool代表条件查询，must表示多个条件必须同时成立

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{
    "query":{
        "bool" : {
            "must" : [
                {
                    "match" :{
                        "category":"iphone13"
                    }
                },
                {
                    "match" :{
                        "price":"7999"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

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多条件任意成立

请求体如下，其中bool代表条件查询，should表示多个条件任意成立一个都行，这个时候我们会同时查出价格为5999和7999的结果

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{
    "query":{
        "bool" : {
            "should" : [
                {
                    "match" :{
                        "price":"5999"
                    }
                },
                {
                    "match" :{
                        "price":"7999"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

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范围查询

请求体如下，其中filter表示过滤，range表示范围，我们选择price大于6000作为条件。

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{
    "query":{
        "bool" : {
            "should" : [
                {
                    "match" :{
                        "category":"iphone13"
                    }
                }
            ],
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : {
                        "gt" : 6000
                    }
                }
            }
        }
    }
}

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完全匹配

ES在进行匹配查询的时候，会对文字进行插词之后倒排索引，因此对于category=华为来讲，我们在match匹配的时候只写一个华或是一个为，ES都会匹配出category=华为的结果。如果我们需要完全匹配的话，需要将match改为match_phrase

高亮查询

请求体如下，这里我们的匹配规则是category=iphone13，并对category字段进行高亮处理

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{
    "query" : {
        "match" : {
            "category" : "iphone13"
        }
    },
    "highlight" : {
        "fields" : {
            "category" : {}
        }
    }
}

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映射关系

创建一个索引映射

首先创建一个test索引

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创建索引的结构信息

请求路径为http://localhost:9200/test/_mapping，请求方式为PUT，请求体如下，其中properties表示属性设置，type=text表示name可以分词处理，index=true表示name可以被索引查询，type=keyword表示sex不可以分词处理，必须完整匹配。

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{
    "properties" : {
        "name" : {
            "type" : "text",
            "index" : true
        },
        "sex" : {
            "type" : "keyword",
            "index" : true
        },
        "tel" : {
            "type" : "keyword",
            "index" : false
        }
    }
}

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增加数据

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查询数据

因为我们的name设置的是可以分词，因此我们在查询的时候对于name只匹配一个字也可以查询出来结果。

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对于sex因为我们设置的是keyword，因此不可以分词查询。必须完全匹配。

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而对于tel字段，因为index为false，即不可以通过索引进行查询，因此我们无法根据tel字段查到数据。

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