ES操作及与表的对应关系

0.与表的对应关系

1.管理性命令

/

GET /_cat
#查看节点状况
GET /_cat/nodes?v
#查看健康状况
GET /_cat/health
#查看所有的index
GET /_cat/indices

2.index操作（索引->数据库）

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

#查index
#查看所有的index
GET /_cat/indices
#查看某个index的信息
GET /_cat/indices/.kibana_1
#查看某个index的元数据信息
GET /.kibana_1
##查看某个index的表结构
GET /stu2/_mapping
#新增Index
#手动创建  需要在创建index时指定mapping信息
#6.0版本一个Index只能创建一个type，名称随意
PUT stu
{
  "mappings": {
    "table1":{
      "properties":{
        "id":{
          "type":"keyword"
        },
        "name":{
          "type":"text"
        },
        "sex":{
          "type":"integer"
        },
        "birth":{
          "type":"date"
        }
      }
    }
  }
}
#自动创建  直接向一个不存在的Index插入数据，在插入数据时，系统根据数据的类型，自动推断mapping，自动创建mapping
# POST  /indexname/typename/id
POST /stu2/table1/1
{
  "age":20,
  "name":"jack"
}
#删除index
DELETE /stu2
#修改index   需要执行迁移操作，从一个index读取数据，写入一个新的index
#判断是否存在index  404 - Not Found代表不存在 ，200代表存在
HEAD /stu2

3.type（类型->表）【新版本这东西已经没用了，index其实就可以代替表了】

6.0版本之前每个索引里都可以有多个type；
6.0版本之后每个索引里面只能有一个Type，一般使用_doc代替了。
商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document
商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
每一个type里面，都会包含一堆document

4.Mapping（映射->约束）

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
Mapping用来定义Document中每个字段的类型，即所使用的分词器、是否索引等属性，非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下：

PUT stu （stu类似于MySQL中的数据库名）
{
  "mappings": {    （可以理解为建表语句 create table关键字）
    "_doc":{        （相当于MySQL中表名）
      "properties":{    （相当于建表语句中要指定字段及字段类型的关键字）
         "id":{           （相当于具体某个字段）
          "type":"keyword"（"type"相当于要指定字段类型的关键字，"keyword "相当于字段的具体类型）
        },
        "name":{
          "type":"text"
        },
        "sex":{
          "type":"integer"
        },
        "birth":{
          "type":"date"
        }
      }
    }
  }
}

PUT stu/_doc/1001
{
  "id":"001",
  "name":"红红",
  "sex":0,
  "birth":"1999-01-01"
}

GET stu/_search
输出结果如下：
{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,  （切片总数）
    "successful" : 
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {   （命中）
    "total" : 1, （命中总数一条）
    "max_score" : 1.0, （数据在里面存储的时候是有一个评分，这个评分是按照搜索的关键字跟文章的匹配度得来的，如果这个关键字在文章中出现频率较高，这个分数也相应的较大）
    "hits" : [
      {
        "_index" : "stu",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1001",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {  （具体的数据）
          "id" : "001",
          "name" : "红红",
          "sex" : 0,
          "birth" : "1999-01-01"
        }
      }
    ]
  }
}

5.Document（文档->行）

文档是ES中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，
通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。

6.Field（字段->列）

一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

商品type(表)：
document1（一条数据）
{
  "product_id": "1",
  "product_name": "长虹电视机",
  "product_desc": "4k高清",
  "category_id": "3",
  "category_name": "电器",
  "service_period": "1年"
}
document2（一条数据）
{
  "product_id": "2",
  "product_name": "基围虾",
  "product_desc": "纯天然，冰岛产",
  "category_id": "4",
  "category_name": "生鲜",
  "eat_period": "7天"
}

7.分词操作

#查
#全表查询
GET /stu/_search
GET /stu
#查询单个元素 GET /indexname/typename/id
GET /stu/table1/3
#增
#POST  /indexname/typename/id
POST /stu/table1/3
{
  "name":"jack"
}
#POST也可以实现更新操作，如果当前记录的ID不存在，就insert，存在就update。 更新是全量更新
POST /stu/table1/1
{
  "name":"tom",
  "sex":0
}
#POST新增，不指定ID，就随机生成ID
POST /stu/table1
{
  "name":"marry"
}
#改 PUT
#新增   PUT在新增时，必须指定id!
#id存在就更新，不存在就插入，默认也是全量更新
PUT /stu/table1/3
{
  "name":"marry3",
   "sex":0
}
#不能增量更新
PUT /stu/table1/3/_update
{
  "name":"marry4"
}
# 4xxx开头的都是客户端错误
# 405: 客户端发送的请求方式错误，例如只允许发POST，你发了PUT
# 400 : 请求参数格式错误。没有按照人家指定的格式发参数
POST /stu/table1/3/_update
{
  "doc": {
  "name":"marry4"
  }
}
#删
DELETE /stu/table1/3
#判断是否存在
HEAD /stu/table1/1

text(允许分词) keyword(不允许分词)

GET /_analyze
{
  "text": "I am a Chinese!"
}
# 默认的分词器，用来进行英文分词，按照空格分
# 汉语按照字切分
GET /_analyze
{
  "text": "我是清朝老兵！"
}
GET /_analyze
{
  "keyword": "我是清朝老兵！"
}
#ik_smart：  智能分词。切分的所有单词的总字数等于 词的总字数   输入总字数=输出总字数
#ik_max_word： 最大化分词。 输入总字数 <= 输出总字数
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart", 
  "text": "我是清朝老兵！我请求为国出战！"
}
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart", 
  "text": "我是中国人"
}
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "我喜欢抽烟喝酒烫头洗屁股眼子！"
}

8.子属性

java中：
public class Person{
    public String name;
    public Address address;
}
public class Address{
        public String provinceName;
}
provinceName称为是Person类的 级联(层级联系)属性， 或子属性(属性的属性)
json中：
person:
{
    age: 20
  address:{
    "provinceName":"广东"
  }
}
注意：
 "name" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "aaa" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
     text类型的字段，如果将来需要聚合，一定需要为其设置一个子属性，子属性的类型必须是keyword类型！

9.批量导入数据语法

导入数据：
#_bulk代表批量写
#格式 ： {“action”: {metadata}}\n {data}
# action: insert,update,delete, index(upsert): 存在就更新，不存在就插入
#metadata 指定当前向哪个index，哪个type，哪个id进行写
#_id: id _index:xxx _type:哪个type