3.Elasticsearch使用

ES说明

使用Kibana对Elasticsearch的基本操作

• 节点 (node)：一个节点是一个Elasticsearch的实例
• 集群(cluster)：多个协同工作的Elasticsearch节点的集合被称为集群
• 分片 (shard)：将索引分为多个碎片，存储在多个节点上，提高性能
• 副本(replica)：副本分片用于搜索，或者是在原有的主分片丢失后成为新的主分片
• 文档 (document)：Elasticsearch是面向文档的，这意味着索引和搜索数据的最小单位是文档
• 索引 (index)：索引是映射类型的容器(数据库表)
• 映射(mapping)：存储分析链所需的所有信息(数据库字段)

索引库操作

1.创建索引库

PUT /demo

2.查看索引库

GET /demo

3.删除索引库

DELETE /demo

类型操作

1.添加映射

• type：类型，可以是text、keyword、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引(是否能被搜索)，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用ik分词器
• boost：网站权重，模糊搜索的优先级

PUT /demo/_mapping
{
  "properties":{
    "goods":{
      "properties":{
        "title":{
          "type":"text",
          "analyzer":"ik_max_word"
        },
        "images":{
          "type":"keyword",
          "index":"false"
        },
        "price":{
          "type":"float"
        }
      }
    }
  }
}

2.查看映射

GET /demo/_mapping/field/goods.*

3.创建索引库和类型

PUT /demo2 
{
  "settings":{},
  "mappings":{
    "properties":{
      "goods":{
        "properties":{
          "title":{
            "type":"text",
            "analyzer":"ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

文档操作

1.新增文档

• 新增文档并随机生成id

POST /demo/_doc/
{
  "goods": {
    "title":"小米手机",
    "images":"image.jpg",
    "price":2699
  }
}

2.查看文档

• 后面的一串是ES生成的随机id

GET /demo/_doc/4pQPYHgBwYkVQ8-p4d_T

3.新增文档设置ID

POST /demo/_doc/2
{
  "goods": {
    "title":"红米手机",
    "images":"image.jpg",
    "price":1699
  }
}

4.修改文档

PUT /demo/_doc/2
{
  "goods": {
    "title":"华为手机",
    "images":"image.jpg",
    "price":4699
  }
}

5.删除文档

DELETE /demo/_doc/2

查询操作

1.基本查询

• 查询类型：match_all、match、term、range等等

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件":"查询条件值"
    }
  }
}

2.查询所有query

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

3.匹配查询match

• 默认查询出(小米or手机)这两个词语的出现的数据

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": "小米手机"
    }
  }
}

• 设置查询关联查询(小米and手机)

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": {"query":"小米手机","operator":"and"}
    }
  }
}

4.词条匹配term

• 精确查询出结果

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "goods.price": "2699"
    }
  }
}

5.布尔组合bool

• bool把各种其它查询通过must (与)、must_not (非)、should (或)的方式进行组合

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ {"match": { "goods.title": "小米" } } ],
      "must_not": [ {"match": { "goods.title": "华为" } } ],
      "should": [ {"match": { "goods.title": "手机" } } ]
    }
  }
}

6.范围查询range

• range查询参数有gt(大于)、gte(大于等于)、lt(小于)、lte(小于等于)

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "goods.price": {
        "gte": 2000,
        "lte": 3000
      }
    }
  }
}

7.模糊查询fuzzy

• fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "goods.title": "华为"
    }
  }
}

结果处理

1.指定显示字段

GET /demo/_search
{
  "_source": ["goods.title","goods.price"], 
  "query": {
    "term": {
      "goods.price": "2699"
    }
  }
}

2.排除显示字段

• includes：来指定想要显示的字段
• excludes：来指定不想要显示的字段

GET /demo/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["goods.images"]
  }, 
  "query": {
    "term": {
      "goods.price": "2699"
    }
  }
}

3.过滤数据

• 条件查询中进行过滤

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ {"match": { "goods.title": "小米" } } ],
      "filter": [
        { "range":{ "goods.price":{ "gt":3000.00, "lt":9000.00 } } }
      ]
    }
  }
}

• 无查询条件，直接过滤

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range":{ "goods.price":{ "gt":3000.00, "lt":9000.00 } }
      }
    }
  }
}

4.字段排序

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": "手机"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "goods.price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

5.多字段排序

• 再根据得分进行排序

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": "手机"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "goods.price": { "order": "desc" },
      "_score": { "order": "desc" }
    }
  ]
}

6.分页

• from：第几页
• size：多少条

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": "手机"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 2
}

7.高量显示

• pre_tags：前置标签
• post_tags：后置标签
• fields：需要高亮的字段

GET /demo/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "goods.title": "手机"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<em>",
    "post_tags": "</em>",
    "fields": {
      "goods.title": {}
    }
  }
}

聚合操作

1.相关说明

• 桶(bucket)：桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组(group by)
• 度量(metrics)：分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算

2.聚合桶

• aggs：声明这是一个聚合查询
• terms：聚合的类型，根据词条内容划分

GET /demo/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "类型": {
      "terms": {
        "field": "goods.type"
      }
    }
  }
}

这里增加了goods.type字段

3.桶度量

• avg：度量的类型

GET /demo/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "类型": {
      "terms": {
        "field": "goods.type"
      },
      "aggs": {
        "平均价": {
          "avg": {
            "field": "goods.price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

更多API - https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rest-apis.html

更新时间：{docsify-updated}