创建索引shopping

  1. PUT shopping

不能用POST shopping
因为POST不是幂等的

查询指定索引:

  1. GET shopping

查询所有索引：

  1. GET _cat/indices?v


v是展现详细信息

删除指定索引shopping：

  1. DELETE shopping

索引中添加数据，用POST

  1. POST shopping/_doc
  2. {
  3.   "title":"小米手机",
  4.   "catagory":"小米",
  5.   "image":"http://xiaomi.jpg",
  6.   "price":3999.00
  7. }

带ID添加：

  1. POST shopping/_doc/1001
  2. {
  3.   "title":"小米手机",
  4.   "catagory":"小米",
  5.   "image":"http://xiaomi.jpg",
  6.   "price":3999.00
  7. }

或者：

  1. PUT shopping/_doc/1001
  2. {
  3.   "title":"小米手机",
  4.   "catagory":"小米",
  5.   "image":"http://xiaomi.jpg",
  6.   "price":3999.00
  7. }

或者：

  1. PUT shopping/_create/1003
  2. {
  3.   "title":"小米手机",
  4.   "catagory":"小米",
  5.   "image":"http://xiaomi.jpg",
  6.   "price":3999.00
  7. }

注意这里 id必须是没添加过的

这里的本质原因就是PUT是幂等的，POST是非幂等的

根据ID查数据

  1. GET shopping/_doc/1001

查询所有：

  1. GET shopping/_search

全量覆盖修改：

  1. PUT shopping/_doc/1001
  2. {
  3.   "title":"华为手机"
  4. }

没有写的属性会丢失

  1. POST shopping/_doc/1003
  2. {
  3.   "doc":{  //这个写不写都行，写了映射的结构会多一层doc
  4.     "title":"华为手机"
  5.   }
  6. }

这个也是全量修改

增量修改：加update

  1. POST shopping/_update/1003
  2. {
  3.   "doc":{
  4.     "title":"华为手机"
  5.   }
  6. }

根据ID删除数据：

  1. DELETE shopping/_doc/1001

条件查询：

  1. GET shopping/_search?q=catagory="小米"

这种方式不好，一般不用，可能会出现乱码情况

一般用这种

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "match": {
  5.       "catagory": "小米"
  6.     }
  7.   }
  8. }

全量查询：

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "match_all": {}
  5.   }
  6. }

分页查询：
from：起始页，计算公式：（页码-1）*每页数据条数
size：每页多少条

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "from": 0,
  7.   "size": 2
  8. }

分页查询且只看指定字段： _source

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "from": 0,
  7.   "size": 2,
  8.   "_source": ["title"]
  9. }

分页查询，查看指定字段，并且排序：

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "from": 0,
  7.   "size": 2,
  8.   "_source": ["title"],
  9.   "sort": [
  10.     {
  11.       "price": {
  12.         "order": "desc"
  13.       }
  14.     }
  15.   ]
  16. }

多条件查询

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query" :{
  4.     "bool": {
  5.       "must": [
  6.         {
  7.           "match": {
  8.             "catagory": "小米"
  9.           }
  10.         },
  11.         {
  12.           "match": {
  13.             "price": "3999"
  14.           }
  15.         }
  16.       ],
  17.       "should": [
  18.         {
  19.           "match": {
  20.             "title": "华为"
  21.           }
  22.         }
  23.       ],
  24.       "filter": {
  25.         "range": {
  26.           "price": {
  27.             "gte": 1999,
  28.             "lte": 4000
  29.           }
  30.         }
  31.       }
  32.     }
  33.   }
  34. }

must是与
should是或
filter range是范围查询

完全匹配

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match_phrase": {
  5.       "title": "华为"
  6.     }
  7.   }
  8. }

match和match_phrase的区别：
https://www.yuque.com/frank-jzao9/ter554/binh4e

高亮显示

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match_phrase": {
  5.       "title": "华为"
  6.     }
  7.   },
  8.   "highlight": {
  9.     "fields": {
  10.       "title": {}
  11.     }
  12.   }
  13. }

高亮上下对应

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "bool": {
  5.       "should": [
  6.         {
  7.           "match": {
  8.             "title": "华为"
  9.           }
  10.         },
  11.         {
  12.           "match": {
  13.             "catagory": "华为"
  14.           }
  15.         }
  16.       ]
  17.     }
  18.   },
  19.   "highlight": {
  20.     "fields": {
  21.       "title": {},
  22.       "catagory": {}
  23.     }
  24.   }
  25. }

聚合操作

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.  "aggs": {
  4.    "price_group": { //统计结果名称，随意取名
  5.      "terms": { //分组，固定写法
  6.        "field": "price", //分组字段
  7.        "size": 10 //统计结果显示几条
  8.      }
  9.    }
  10.  },
  11.  "size": 0 //0表示不查看原始数据
  12. }

结果：
image.png

平均值

  1. GET shopping/_search
  2. {
  3.  "aggs": {
  4.    "price_avg": { //统计结果名称，随意取名
  5.      "avg": { //分组，固定写法
  6.        "field": "price" //分组字段
  7.      }
  8.    }
  9.  },
  10.  "size": 0 //0表示不查看原始数据
  11. }

创建映射关系

  1. PUT user/_mapping
  2. {
  3.   "properties":{
  4.     "name":{
  5.       "type":"text",
  6.       "index":true
  7.     },
  8.     "sex":{
  9.       "type":"keyword",
  10.       "index":true
  11.     },
  12.     "tel":{
  13.       "type":"keyword",
  14.       "index":false
  15.     }
  16.   }
  17. }

keyword不会被分词，
index是false，代表不能被索引，不支持用tel查询

分词器

  1. GET _analyze
  2. {
  3.   "analyzer": "ik_max_word",
  4.   "text": "我好帅"
  5. }