心心念的elasticsearch

╰半夏微凉° 2022-04-04 04:48 155阅读 0赞

elasticsearch 的基本使用

> PUT访问  
> [http://192.168.196.133:9200/doudou][http_192.168.196.133_9200_doudou]  
> 创建分区、

![4][]

> 使用kibana 更为简单方便、  
> [http://localhost:5601/app/kibana\#/dev\_tools/console?\_g=()][http_localhost_5601_app_kibana_dev_tools_console_g]

PUT doudou2
    { 
        "settings": { 
            "number_of_shards": 3,
            "number_of_replicas": 2
          }
    }

![1][]

GET /索引库名  
GET \* 查看所有的索引库、  
![1][1 1]

HEAD 索引库名 、来查看索引是否存在、  
![4][4 1]

创建映射字段、语法如下：

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"
        }
      }
    }

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

![3][]

查看映射关系、  
GET /doudou/\_mapping  
![4][4 2]

elasticsearch 字段属性：  
type 、index 、store 、boost

1、type

> string  
> text：可分词，不可参与聚合  
> keyword：不可分词,参与聚合

> Numerical  
> 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

> Date：日期类型  
> 被格式化为字符串，但为了效率一般采用 Long 类型

2、index  
默认值就是true，设置false 就不会被搜索到；  
3、store  
store的默认值就是false，这个跟lucene和solr 不一样、  
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。最终我们查询数据是从\_source中来取值；如果设置store为true，就会在\_source以外额外存储一份数据，多余；  
4、boost  
激励因子，计算score的

新增数据：

采用POST 、K：V 方式

POST /doudou/goods/
    { 
        "title":"小米手机",
        "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
        "price":2699.00
    }

![1][1 2]

get _search
    { 
        "query":{ 
            "match_all":{ }
        }
    }

“\_source”:：源文档信息，所有的数据都在里面。  
“\_id”: “TvnKm2cBweWYpNUAKSEr”,：这条文档的唯一标识，与文档自己的id字段没有关联

![1][1 3]

修改数据，必须指定ID，ID存在则修改，不存在则新增、

PUT /doudou/goods/3
    { 
        "title":"超大米手机",
        "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
        "price":3899.00,
        "stock": 100,
        "saleable":true
    }

![1][1 4]

删除数据、  
DELETE /doudou/goods/3  
![34][]

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

{ 
      "took": 2,   #耗时
      "timed_out": false,  #是否超时
      "_shards": {         #分片信息
        "total": 3,
        "successful": 3,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
      },
      "hits": {      #搜索结果对象
        "total": 1,
        "max_score": 1,
        "hits": [   #文档对象数组
          { 
            "_index": "doudou",    
            "_type": "goods",     #文档类型
            "_id": "TvnKm2cBweWYpNUAKSEr",   #文档 id 唯一标示
            "_score": 1,
            "_source": {    # 文档源数据
              "title": "小米手机",
              "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
              "price": 2699
            }
          }
        ]
      }
    }

匹配查询：

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "match":{ 
                "title":"小米电视"
            }
        }
    }

![3][3 1]

设置匹配度：  
“minimum\_should\_match”: “75%”

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "match":{ 
                "title":{ 
                	"query":"小米曲面电视",
                	"minimum_should_match": "75%"
                }
            }
        }
    }

multi\_match 多字段查询，使用数组

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "multi_match": { 
                "query":    "小米",
                "fields":   [ "title", "subTitle" ]
            }
    	}
    }

term精确匹配 ，查询  
terms 可以多条件匹配精确查询，一次能够查询多个；  
“price”:2699.00

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "term":{ 
                "price":2699.00
            }
        }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjMyMzgwMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

\_source的过滤 ，过滤掉一些我们不需要的字段。  
includes：来指定想要显示的字段  
excludes：来指定不想要显示的字段

GET /doudou/_search
    { 
      "_source": { 
        "includes":["title","price"]
      },
      "query": { 
        "term": { 
          "price": 2699
        }
      }
    }

boolean 组合查询、

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "bool":{ 
            	"must":    {  "match": {  "title": "大米" }},
            	"must_not": {  "match": {  "title":  "电视" }},
            	"should":   {  "match": {  "title": "手机" }}
            }
        }
    }

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间、

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>项目</th> 
   <th>Value</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>gt</td> 
   <td>Greater Than大于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>gte</td> 
   <td>Greater Than Or Equal大于等于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lt</td> 
   <td>小于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lte</td> 
   <td>小于等于</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "range": { 
                "price": { 
                    "gte":  1000.0,
                    "lt":   2800.00
                }
        	}
        }
    }

fuzzy 模糊查询、 fuzziness来指定允许的编辑距离，不大于2

GET /doudou/_search
    { 
      "query": { 
        "fuzzy": { 
            "title": { 
                "value":"appla",
                "fuzziness":1
            }
        }
      }
    }

排序：sort  
1、单字段使用sort 、order指定排序的方式  
2、多字段使用数组 \[ \] 、  
高亮显示：highlight

GET /doudou/_search
    { 
        "query":{ 
            "bool":{ 
            	"must":{  "match": {  "title": "小米手机" }},  #必须
            	"filter":{    #  范围过滤
                    "range":{ "price":{ "gt":2000,"lt":3000}}
            	}
            }
        },
        "sort": [    # 多条件排序 ，price降序之后，score 降序
          {  "price": {  "order": "desc" }},
          {  "_score": {  "order": "desc" }}
        ]
    }

[http_192.168.196.133_9200_doudou]: http://192.168.196.133:9200/doudou
[4]: /images/20220404/41be54d7c5864ad38f66340bb813a497.png
[http_localhost_5601_app_kibana_dev_tools_console_g]: http://localhost:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=%28%29
[1]: /images/20220404/d9bb63eee7524b759a710693a2051335.png
[1 1]: /images/20220404/e66f879fb6c94407bd3099c559a0b361.png
[4 1]: /images/20220404/465ce66b2af34739a28931e072d6ec3c.png
[3]: /images/20220404/a81a03ad06a646b48591dbef7a73d1aa.png
[4 2]: /images/20220404/b4d9cf28db264518ac654e394487e3bb.png
[1 2]: /images/20220404/9314134e49fe457b8bad4986b7d545c4.png
[1 3]: /images/20220404/61fe54b0c9194fabba00b3aafda93cb4.png
[1 4]: /images/20220404/2303ce3347c8428e90fba8e11868b2a1.png
[34]: /images/20220404/615812dc95774609a901d5c25efda26a.png
[3 1]: /images/20220404/16b045df32994ff9b2e08213e19d6bdb.png
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