【Elasticsearch】Rest风格API

1. Rest风格API

Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口

1. 基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

索引（indices）	Databases 数据库
类型（type）	Table 数据表
文档（Document）	Row 行
字段（Field）	Columns 列

1. 索引库（indices)：indices是index的复数，代表许多的索引
2. 类型（type）：类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
3. 文档（document）：存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
4. 字段（field）：文档中的属性
5. 映射配置（mappings）：字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
6. 官网

​​Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic​​

1. 索引操作

1. 创建索引：put请求

1. 使用kibana创建索引

1. 请求方式：PUT
2. 请求路径：索引库名
3. 请求参数：json格式

put book
{
  "settings":{
    "number_of_shards":1, /*分片数量*/
    "number_of_replicas":0 /*副本数量*/
  }
}

 

1. number_of_shards 是指索引要做多少个分片，只能在创建索引时指定，后期无法修改。
2. number_of_replicas 是指每个分片有多少个副本，后期可以动态修改
3. 什么是分片？

ES中所存数据的文件块，也是数据的最小单元块。假如有2个分片，插入10条数据，默认，每个分片存5条。

1. 查看索引：get请求

get 索引库名

 

1. 我们可以使用*来查询所有索引库

 

1. 删除索引：delete请求

delete 索引库名

 

1. 映射配置

创建索引库，就相当于mysql创建“数据库”。接着我们来配置映射，相当于mysql创建“表结构”。

1. 在ElasticSearch中，我们常配置：

1. 字段的数据类型
2. 是否要存储
3. 是否要索引
4. 是否分词
5. 分词器是什么

1. 创建映射关系

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

1. 类型名称：基本概念中所说的type，类似于数据库中的表

1. 字段名：类似于数据库中的列名。

1. type：类型，可以是text、keyword、long、short、date、integer、object等
2. index：是否索引，默认为true
3. store：是否存储，默认为false
4. analyzer：分词器，这里的`ik_max_word`即使用ik分词器

2. 实例

/* 1.先创建索引 */
put czxy
/* 2.创建映射关系 */
put czxy/_mapping/book
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
    
  }

}

 

1. 查看映射关系

GET /索引库名/_mapping

 

1. 字段属性详解

1）type

1. Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富

1. String类型，又分两种：

1. text修饰字符串，默认进行分词，并生成索引。不能用来过滤、排序和聚合等操作。
2. keyword修饰字符串，不会分词，不会建立索引。常常被用来过滤、排序和聚合。

2. Numerical：数值类型，分两类

1. 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
2. 浮点数的高精度类型：scaled_float
3. 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。

3. Date：日期类型

1. elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。

2）index

index影响字段的索引情况。

1. true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
2. false：字段不会被索引，不能用来搜索

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。

3）store

是否将数据进行额外存储。

Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做`_source`的属性中。而且我们可以通过过滤`_source`来选择哪些要显示，哪些不显示。

而如果设置store为true，就会在`_source`以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，**store的默认值就是false。**

1. 数据操作

1. 添加数据

1. 语法：没有id
POST _index/_type/
{
  "属性": "值",
  ....
}
1. 实例
POST czxy/book/
{
  "title": "标题",
  "price": 1234
}

 

1. 添加或更新数据

1. 语法：数据存在更新；如果不存在添加（指定id）

PUT _index/_type/_id
{
  "属性": "值",
  ....
}

1. 实例

PUT czxy/book/b001
{
  "title": "标题123",
  "price": 1234
}

 

1. 删除数据

1. 语法：

DELETE _index/_type/_id

1. 实例

DELETE czxy/book/b001

1. 查询操作

1. 简单查询

1. 指定id查询

GET czxy/book/b001

1. 指定id查询，检索指定内容

GET czxy/book/b001?_source=title,price

1. 高级查询

1. 准备数据

PUT czxy2
PUT czxy2/_mapping/user
{
  "properties": {
    "username": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "city": {
      "type": "keyword"
    },
    "age": {
      "type": "float"
    }
  }
}
PUT czxy2/user/u001
{
  "username": "张三",
  "city": "山西",
  "age": 18
}
PUT czxy2/user/u002
{
  "username": "张四",
  "city": "山东",
  "age": 20
}
PUT czxy2/user/u003
{
  "username": "张三三",
  "city": "山东",
  "age": 22
}

1. 查询所有

1. match_all：检索所有的数据

GET _search

{

  "query": {

    "match_all": {}

  }

}

1. 查询指定索引的所有

GET czxy2/_search

{

  "query": {

    "match_all": {}

  }

}

1. 查询部分结果

GET czxy2/_search

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["username","city"]
}

1. 条件查询：匹配查询

GET czxy2/_search

{
  "query": {
    "match": {
      "username": "张三"
    }
  }
}

1. 条件查询：复合查询（多条件查询）

1. bool：多条件拼接
2. must：必须
3. must_not：不含
4. should：可有可无

GET czxy2/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "city": "山东"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": 22
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1. should并集查询

1. 注意：must和should同时存在的时候，should将会变得不起作用

GET czxy2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "city": "山东"
          }
        },
        {
          "match": {
            "city": "山西"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1. 精确匹配

1. term 进行精确匹配（数据要求：数字、日期、布尔、not_analyzed的字符串(未分词)）

GET czxy2/_search

{
  "query": {
    "term": {
      "age": 2
    }
  }
}

1. 范围查询

1.   
1. range 用于确定范围，gt 大于、lt 小于、gte大于等于、lte小于等于
GET czxy2/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 19,
        "lte": 21
      }
    }
  }
}

1. 排序

GET czxy2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }, 
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

1. 分页查询

1. from 设置索引号，从0开始
2. size 设置每页个数

GET czxy2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }, 
  "from": 0, 
  "size": 1
}