创建索引前先判断索引是否存在

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mob64ca140b82e3 2025-01-06 13:54:35

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ElasticSearch的介绍

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。

对比关系：

索引（indices）--------------------------------Databases 数据库

类型（type）-----------------------------Table 数据表

文档（Document）----------------Row 行

字段（Field）-------------------Columns 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引。
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
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
字段（field）	文档中的属性
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

是不是与Lucene和solr中的概念类似。
另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：

索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

ElasticSearch的使用

索引

创建索引：

PUT 索引库名
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 分片数量
        "number_of_replicas":  副本数量
      }
}

查看索引

GET 索引库名

删除索引

DELETE 索引库名

查看索引是否存在：

HEAD 索引库名

映射

创建映射字段：

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"
    }
  }
}

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
字段名：类似于数据库中的列
type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，默认为true
store：是否存储，默认为false
analyzer：分词器类型，可选：ik_smart和ik_max_word

查看映射关系：

GET 索引库名/_mapping

字段属性详解

type

String类型，又分两种：

text：可分词，不可参与聚合
keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合

Numerical：数值类型，分两类

基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
浮点数的高精度类型：scaled_float

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。

Date：日期类型
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。

index

index影响字段的索引情况。

true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
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。

store

是否将数据进行额外存储。

在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。

原因是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。

新增数据

通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。

POST /索引库名/类型名
{
    "key":"value"
}

添加数据后可以发现该id是随机生成的。如果我们想要自己新增数据的时候指定id，可以这么做：

POST /索引库名/类型名/id值
{
     "key":"value"
}

智能判断

在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。
不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。
事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。

修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id

id对应文档存在，则修改
id对应文档不存在，则新增

PUT /索引库名/类型名/id值
{
    "key":"value"
}

修改的数据会直接覆盖原来文档的数据！

删除数据

DELETE /索引库名/类型名/id值

查询数据

基本查询

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

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

查询类型：

例如：match_all， match，term ， range 等等

查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解

查询所有

GET /索引库名/_search
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

query：代表查询对象
match_all：代表查询所有
查询结果：

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 1,
    "hits": [
     {
        "_index": "heima",
        "_type": "goods",
        "_id": "AWq5JzdaHVOZO2PqYBgj",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
          "price": 2699
        }
      },
      {
        "_index": "heima",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "title": "小米手机"
        }
      }
    ]
  }
}