百度云postman导出json：

链接：https://pan.baidu.com/s/1IUZTqWQydxdV4ihFXubQdw
提取码：c1c5

HTTP操作

索引操作

索引-创建：

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

{
 "acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
 "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
 "index"【索引名称】: "shopping"
}
# 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片

如果重复添加索引，会返回错误信息

索引-查询所有：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下：

索引-查询单个：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping
查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。这里可以体会一下 RESTful 的意义，请求后，服务器响应结果如下：

{
   "shopping"【索引名】: { 
       "aliases"【别名】: {},
       "mappings"【映射】: {},
       "settings"【设置】: {
           "index"【设置 - 索引】: {
           "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
           "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
           "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
           "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
           "version"【设置 - 索引 - 版本】: {
                   "created": "7080099"
           },
           "provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
           }
       }
   }
}

索引-删除：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

重新访问索引时，服务器返回响应：索引不存在

文档操作

文档-创建：

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

请求体内容为：

{
 "title":"小米手机",
 "category":"小米",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
 "price":3999.00
}

{
 "_index"【索引】: "shopping",
 "_type"【类型-文档】: "_doc",
 "_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
 "_version"【版本】: 1,
 "result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
 "_shards"【分片】: {
     "total"【分片 - 总数】: 2,
     "successful"【分片 - 成功】: 1,
     "failed"【分片 - 失败】: 0
 },
 "_seq_no": 0,
 "_primary_term": 1
}

上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。
如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

文档-主键查询：

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

{
   "_index"【索引】: "shopping",
   "_type"【文档类型】: "_doc",
   "_id": "1",
   "_version": 2,
   "_seq_no": 2,
   "_primary_term": 2,
   "found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
   "_source"【文档源信息】: {
       "title": "华为手机",
       "category": "华为",
       "images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
       "price": 4999.00
   }
}

文档-查询所有

查看索引下所有数据，向 ES 服务器发 GET 请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "updated",//<-----------updated 表示数据被更新
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 1
}

文档-条件查询：

请求头-带参查询：

URL带参查询,查找category为小米的文档
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search?q=category:小米，返回结果如下：

上述为URL带参数形式查询，这很容易让不善者心怀恶意，或者参数值出现中文会出现乱码情况。为了避免这些情况，我们可用使用带JSON请求体请求进行查询。

请求体-带参查询：

带JSON请求体，还是查找category为小米的文档
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match":{
          "category":"小米"
      }
  }
}
```
请求体-查询所有：
查找所有文档内容，也可以这样
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下
```
{
  "query":{
      "match_all":{}
  }
}
```
请求体-查询指定字段：
如果你想查询指定字段
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match_all":{}
  },
  "_source":["title"]
}
```
请求体-分页查询：
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match_all":{}
  },
  "from":0,
  "size":2
}
```
请求体-查询排序：
如果你想通过排序查出价格最高的手机
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match_all":{}
  },
  "sort":{
      "price":{
          "order":"desc"
      }
  }
}
```
请求体-多条件查询：
假设想找出小米牌子，价格为3999元的。（must相当于数据库的&&）

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "query":{
      "bool":{
          "must":[{
              "match":{
                  "category":"小米"
              }
          },{
              "match":{
                  "price":3999.00
              }
          }]
      }
  }
}

假设想找出小米和华为的牌子。（should相当于数据库的||）

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "query":{
      "bool":{
          "should":[{
              "match":{
                  "category":"小米"
              }
          },{
              "match":{
                  "category":"华为"
              }
          }]
      }
  }
}

请求体-范围查询：

假设想找出小米和华为的牌子，价格大于2000元的手机。

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "query":{
      "bool":{
          "should":[{
              "match":{
                  "category":"小米"
              }
          },{
              "match":{
                  "category":"华为"
              }
          }],
          "filter":{
              "range":{
                  "price":{
                      "gt":2000
                  }
              }
          }
      }
  }
}

请求体-全文检索：

这功能像搜索引擎那样，如品牌输入“小华”，返回结果带回品牌有“小米”和华为的。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match":{
          "category" : "小华"
      }
  }
}
```
请求体-完全匹配：
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
```
{
  "query":{
      "match_phrase":{
          "category" : "为"
      }
  }
}
```
请求体-高亮查询：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "query":{
      "match_phrase":{
          "category" : "为"
      }
  },
  "highlight":{
      "fields":{
          "category":{}//<----高亮这字段
      }
  }
}

请求体-聚合查询：

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值max、平均值avg等等。
接下来按price字段进行分组：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下

{
  "aggs":{//聚合操作
      "price_group":{//名称，随意起名
          "terms":{//分组
              "field":"price"//分组字段
          }
      }
  }
}

上面返回结果会附带原始数据的。若不想要不附带原始数据的结果

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "aggs":{
      "price_group":{
          "terms":{
              "field":"price"
          }
      }
  },
  "size":0
}

若想对所有手机价格求平均值。

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{
  "aggs":{
      "price_avg":{//名称，随意起名
          "avg":{//求平均
              "field":"price"
          }
      }
  },
  "size":0
}

文档-全部修改：

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

{
 "title":"华为手机",
 "category":"华为",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
 "price":4999.00
}

{
 "_index": "shopping",
 "_type": "_doc",
 "_id": "1",
 "_version"【版本】: 2,
 "result"【结果】: "updated", # updated 表示数据被更新
 "_shards": {
   "total": 2,
   "successful": 1,
   "failed": 0
 },
 "_seq_no": 2,
 "_primary_term": 2
}

文档-局部修改：

修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1
```
{ 
 "doc": {
         "price":3000.00
 } 
}
```
根据唯一性标识，查询文档数据，文档数据已经更新

文档-删除：

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

{
   "_index": "shopping",
   "_type": "_doc",
   "_id": "1",
   "_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本
   "result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
   "_shards": {
       "total": 2,
       "successful": 1,
       "failed": 0
   },
   "_seq_no": 4,
   "_primary_term": 2
}

删除后再查询当前文档信息

如果删除一个并不存在的文档

{
   "_index": "shopping",
   "_type": "_doc",
   "_id": "1",
   "_version": 1,
   "result"【结果】: "not_found", # not_found 表示未查找到
   "_shards": {
       "total": 2,
       "successful": 1,
       "failed": 0
   },
   "_seq_no": 5,
   "_primary_term": 2
}

文档-条件删除：

一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数据进行删除
首先分别增加多条数据: ```json { “title”:”小米手机”, “category”:”小米”, “images”:”http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg“, “price”:4000.00 } { “title”:”华为手机”, “category”:”华为”, “images”:”http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg“, “price”:4000.00 }

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/1288078/1627978883990-6f560858-01a3-4468-bae0-0ffcebf4a0b6.png#clientId=u0d56ed31-7beb-4&from=paste&height=353&id=u946fbdd9&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=353&originWidth=1506&originalType=binary&ratio=1&size=48247&status=done&style=none&taskId=u54ea386a-b4bb-414d-98a5-76176c4cc27&width=1506)<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/1288078/1627978858483-d9a2f6ae-44fb-4865-aa1c-b3c75caa7175.png#clientId=u0d56ed31-7beb-4&from=paste&height=353&id=u5e9f3b38&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=353&originWidth=1504&originalType=binary&ratio=1&size=48400&status=done&style=none&taskId=u38f513af-eb80-489c-8ed4-f46aaf4297a&width=1504)
- 向 ES 服务器发 POST 请求 ：[http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query](http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query)
```json
{
   "query":{
       "match":{
               "price":4000.00
       }
   }
}

{
   "took"【耗时】: 175,
   "timed_out"【是否超时】: false,
   "total"【总数】: 2,
   "deleted"【删除数量】: 2,
   "batches": 1,
   "version_conflicts": 0,
   "noops": 0,
   "retries": {
       "bulk": 0,
       "search": 0
   },
   "throttled_millis": 0,
   "requests_per_second": -1.0,
   "throttled_until_millis": 0,
   "failures": []
}

映射操作

有了索引库，等于有了数据库中的 database。
接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。

创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

映射-创建：

先创建一个索引：

# PUT http://127.0.0.1:9200/user

创建映射：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_mapping

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

映射-查询

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_mapping

添加数据：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_create/1001
```
{
  "name":"小米",
  "sex":"男的",
  "tel":"1111"
}
```
查询数据name：
查找name含有”小“数据：
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_search
```
{
  "query":{
      "match":{
          "name":"小"
      }
  }
}
```
查询数据sex：
查找sex含有”男“数据：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_search

{
  "query":{
      "match":{
          "name":"小"
      }
  }
}

找不想要的结果，只因创建映射时”sex”的类型为”keyword”。

“sex”只能完全为”男的“，才能得出原数据。

{
  "query":{
      "match":{
          "sex":"男的"
      }
  }
}

查询数据tel：

查找tel含有”11”数据：
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/user/_search
```
{
  "query":{
      "match":{
          "tel":"11"
      }
  }
}
```
报错只因创建映射时”tel”的”index”为false。

Elasticsearch知识学习

3、Elasticsearch 基本操作

百度云postman导出json：

HTTP操作

索引操作

索引-创建：

索引-查询所有：

索引-查询单个：

索引-删除：

文档操作

文档-创建：

文档-主键查询：

文档-查询所有

文档-条件查询：

请求头-带参查询：

请求体-带参查询：

请求体-查询所有：

请求体-查询指定字段：

请求体-分页查询：

请求体-查询排序：

请求体-多条件查询：

请求体-范围查询：

请求体-全文检索：

请求体-完全匹配：

请求体-高亮查询：

请求体-聚合查询：

文档-全部修改：

文档-局部修改：

文档-删除：

文档-条件删除：

映射操作

映射-创建：

先创建一个索引：

创建映射：

映射-查询

添加数据：

查询数据name：

查询数据sex：

查询数据tel：