基本概念
索引：
类似于MySQL的表。索引的结构为全文搜索作准备，不存储原始的数据。
索引可以做分布式。每一个索引有一个或者多个分片 shard。每一个分片可以有多个副本 replica。
文档：
类似与MySQL的一行记录。
映射：
所有文档写入索引之前，会进行分析， 分析将输入的文本进行分割为词条，分析哪些词条会被过滤。
文档类型：
每个文档都可以有不同的结构。
不同的文档类不能为相同的属性设置不同的类型。
【同一索引中所有文档类型中，一个title字段必须是相同的类型】
索引操作
添加索引
创建不指定文档，文档类型的索引库
PUT:127.0.0.1:9200/index_name
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": "2",
"number_of_replicas": "0"
}
}
}
创建指定文档，文档类型的索引库
PUT:127.0.0.1:9200/test_stu
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": "2",
"number_of_replicas": "0"
}
},
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"mail": {
"type": "keyword"
},
"hobby": {
"type": "text"
}
}
}
}
查看映射
GET:127.0.0.1:9200/test_stu/_mapping
删除索引
DELETE:127.0.0.1:9200/index_name
文档操作
添加文档
POST:127.0.0.1:9200/{index_name}/{type_name}/{_id 非必需}
# 指定数据的唯一标示符
POST:127.0.0.1:9200/test/user/1001
{
"id": 1001,
"name": "张三",
"age": 10,
"sex": "男"
}
# 不指定数据的唯一标示符
POST:127.0.0.1:9200/test/user
{
"id": 1002,
"name": "张五",
"age": 11,
"sex": "男"
}
删除文档
DELETE:127.0.0.1:9200/{index_name}/{type_name}/{_id 非必需}
说明：
删除一个文档的时候不会立即从磁盘上移除，它只是被标记为已删除。
Elasticsearch 将会在以后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。
修改文档
全局覆盖
在 Elasticsearch 中，文档数据是不能被修改的，但是可以通过指定唯一标示符的方式进行覆盖更新
PUT:127.0.0.1:9200/test/user/1001
{
"id": 1010,
"name": "张三",
"age": 11,
"sex": "男"
}
局部更新
1、从旧文档中检索到JSON；2、修改；3、删除旧文档；4、索引新文档
POST:127.0.0.1:9200/test/user/1001/_update
{
"doc":{
"age": 100
}
}
查询文档
查询文档
根据ID搜索数据
GET:127.0.0.1:9200/test/user/1001
获取所有数据默认10条
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search
根据关键词搜索数据
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?q=age:100
DSL搜索
Elasticsearch 提供的丰富的灵活的查询语言叫做DSL查询【Query DSL】
filter 过滤
must 匹配
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search
{
"query": {
"match": {
"age": 20
}
}
}
全文检索
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "三 五"
}
}
}
高亮显示
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "三 五"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {}
}
}
}
聚合操作
类似SQL中的 group by 操作
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
}
}
判断文档是否存在
HEAD:127.0.0.1:9200/test/user/1001
存在：HTTP状态码为200
不存在：HTTP状态码为404
批量查询数据
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_mget
{
"ids": [ 1001, 1002 ]
}
批量添加数据
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_bulk
注意：数据最后要有一个空行
{ "create": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1010 }}
{ "id": 1010,"name": "1010","age": 10,"sex": "女" }
{ "create": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1011 }}
{ "id": 1011,"name": "1011","age": 11,"sex": "女" }
批量删除数据
POST:127.0.0.1:9200/test/user/_bulk
注意：数据最后要有一个空行
{ "delete": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1010 }}
{ "delete": { "_index": "test","_type": "user","_id": 1011 }}
分页
和SQL中使用LIMIT关键词返回一页的结果一样。ELasticssearch接受from和size参数
size：结果数；默认是10
from：偏移量；默认是0
如果每页显示5条数据，页码从1到3，那请求分别如下：
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5&from=5
GET:127.0.0.1:9200/test/user/_search?size=5&from=10
数据类型
自动判断
| JSON TYPE | Field type |
| :- | :- |
| Boolean：true or false | boolean |
| 123 | long |
| 123.45 | double |
| 2014-09-15 | date |
| "string" | string |
Elasticsearch 中支持的类型
| 类型 | 表示的数据类型 |
| ---- | ---- |
| string | string, text, keyword |
| whole number | byte, short, integer, long |
| floating point | float, double |
| boolean | boolean |
| date | date |
5.x 开始，不支持string，由 text 和 keyword 类型代替。
text 类型，当一个字段需要被全文搜索的时候，比如 Email内容，产品描述，应该使用 text类型。
设置 text 类型之后，字段内容会被分析。
text 类型的字段不用于排序，很少用于聚合。
keyword 类型适用于索引结构优化的字段。比如 Email地址，主机名，状态等。
keyword 类型的字段只能通过准确值搜索到。
结构化查询 - term 精确查询
主要用于精确匹配值。比如数字，日期，布尔值，或者不能进行分词的字符串
例如：查询年龄为16的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"term": {
"age": 16
}
}
}
结构化查询 - terms 查询
和 term 有点类似，但是 terms 允许指定多个匹配条件。
如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配；
例如：查询年龄为16和15的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"terms": {
"age": [16,15]
}
}
}
结构化查询 - range 范围查询
gt：大于
gte：大于等于
lt：小于
let：小于等于
例如：查询年龄在 15 到 22 之间的学生
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 15,
"lte": 22
}
}
}
}
结构化查询 - exists 查询
exists 查询用于查找文档中是否包含指定字段。
例如：查询文档中是否包含 title 字段
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "title"
}
}
}
结构化查询 - match 标准查询
match 查询是一个标准查询，不管你是否需要全文检索还是精准查询都可以使用。
例如：查询年龄为15岁的用户
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"match": {
"age": 15
}
}
}
结构查询 - bool 查询
bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，包含以下逻辑：
must 多个查询条件的完全匹配，相当于 and；
"must": {
"match": { "hobby": "跑步" }
}
must_not 多个查询条件的相反匹配，相当于 not；
"must_not": {
"match": { "hobby": "跑步" }
}
should：至少有一个查询条件匹配，相当于 or；
"should": {
"match": { "hobby": "跑步" }
"match": { "hobby": "爬山" }
}
例如：查询姓名中包含六且爱好不包含跑步的数据
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"name": "六"
}
},
"must_not": {
"match": {
"hobby": "跑步"
}
}
}
}
}
过滤查询 filter 查询
例如：查询年龄为20的用户
POST:127.0.0.1:9200/test_stu/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"age": 15
}
}
}
}
}
查询和过滤对比：
多虑语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值；
查询语句会询问每一个文档的字段值与特定值的匹配程度如何；
查询语句不仅要查找匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性；
所以一般来说查询语句要比过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。
建议：
做精确匹配搜索的时候，最好使用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
添加报错
1、添加数据出错
报错: [FORBIDDEN/12/index read-only/allow delete (api)];
原因: 这个索引是只读状态。
解决: PUT:http://127.0.0.1:9200/索引名称/_settings
{
"index.blocks.read_only_allow_delete": false
}
2、创建索引报错
报错: Root mapping definition has unsupported parameters
原因: ElasticSearch 7.x 默认不在支持指定索引类型;默认索引类型是_doc