ElasticSearch--基本操作

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-02-13 11:35 152阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  3、初步检索
 *  3.1 \_cat
 *   *  3.2 put&post新增数据
     *  3.3 get查询数据
     *  3.4 delete删除
     *  3.5增删改查总结
     *  3.6 \_bulk 批量操作
 *  4、进阶检索
 *   *  4.1 Search
     *  4.2 match全文检索
     *  4.3 match\_phrase短语匹配
     *  4.4 multi\_match多字段匹配
     *  4.5 bool复合查询
     *  4.6 term
     *  4.7aggregations (聚合)
     *  4.8 mapping映射

> **【笔记于学习尚硅谷课程所作】**

# 3、初步检索 #

对 ES 的所有请求都被封装成了 REST API，因此我们可以使用 postman 来访问它

# 3.1 \_cat #

*  /\_cat/nodes：查看所有节点（GET）
 *  /\_cat/health：查看es健康状况 （GET）
 *  /\_cat/master：查看主节点 （GET）
 *  /\_cat/indices:查看所有索引（GET）

## 3.2 put&post新增数据 ##

在 postman 地址栏中输入 `http://192.168.196.128:9200/索引名/类型名/id` ，参数为json格式的

`{ "name":"lfuser" }`，两种方式发送请求

*  PUT： 如果没有则新增，如果有则修改（必须指定 id）
 *  POST：如果不指定id，则会自动生成 id并新增。指定 id 就会修改这个数据，之前没有也会新增，并新增版本号 （允许不带id）

如果加上\_update即为修改操作

在 postman 中使用 post 方法发送 `http://192.168.196.128:9200/customer/external/1/_update`请求，参数传：

{
        
         "doc": {
        
              "name": "xxx"
         }
    }

*  使用\_update修改：会对比之前数据，如果与之前相同则不增加版本号
 *  不用\_update修改：会直接修改并且增加版本号

## 3.3 get查询数据 ##

在 postman 地址栏中输入 `http://192.168.196.128:9200/索引名/类型名/id` ，发送方式为Get，结果如下

{
        
        "_index": "customer",  	//所在索引
        "_type": "external",	//所在类型
        "_id": "1",				//记录id
        "_version": 1,			//版本号
        "_seq_no": 0,			//并发控制字段,每次更新就会+1,用来做乐观锁
        "_primary_term": 1,		//同上,主分片重新分配,如重启,就会变化
        "found": true,			//表示找到了数据
        "_source": {
        			//内容
            "name": "lfuser"
        }
    }

## 3.4 delete删除 ##

在 postman 中使用 delete 方法发送 `http://192.168.196.128:9200/索引名/类型名/id` 请求

## 3.5增删改查总结 ##

*  增：PUT和POST
 *  删：DELETE
 *  改：PUT和POST
 *  查：GET

只需要用对应的请求方式，发送`http://IP地址:9200/索引名/类型名/id` 请求，加上所需要的数据（JSON）即可

## 3.6 \_bulk 批量操作 ##

进入之前的kibana进行操作

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTk2NTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

在DevTools下进行操作，进行一个批量操作，数据从[gitee][]获得，如下图

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTk2NTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

结果如下

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTk2NTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 4、进阶检索 #

## 4.1 Search ##

ES 支持两种基本方式检索：

*  1.通过使用 `REST request URI` 发送搜索参数(`uri+检索参数`)
 *  2.通过使用 `REST requestbody` 来发送它们(`uri+请求体`)

GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc

2.这种方式的请求体为Query DSL（ Elastisearch 提供的一个可以执行查询的 Json 风格的 DSl (domain-specific language 领域特定语言) ）

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "match_all": {
        }
      },
      "sort": [
        {
        
          "balance": {
        
            "order": "desc"   //排序规则
          }
        }
      ],
      "from": 0,		//from与size类似于分页操作，从几开始，拿多少个
      "size": 5,		
      "_source": ["balance","firstname"]		//选定显示字段，默认全部显示
    }

## 4.2 match全文检索 ##

全文检索按照评分进行排序，会对检索条件进行分词匹配 。依赖于ElasticSearch本身的倒排索引机制

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "match": {
        
          "address": "Mill Lane"
        }
      }
    }

## 4.3 match\_phrase短语匹配 ##

将需要匹配的值当成一个整体单词(不分词)进行检索

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "match_phrase": {
        
          "address": "mill road"
        }
      }
    }

## 4.4 multi\_match多字段匹配 ##

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "multi_match": {
        
          "query": "mill",
          "fields": ["address","state"]		//这两个里面出现mill都算，相当于多个模糊查询用or连接
        }
      }
    }

## 4.5 bool复合查询 ##

相当于and将所有条件连接

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "bool": {
        
          "must": [
            {
        
              "match": {
        
                "gender": "M"
              }
            },
            {
        
              "match": {
        
                "address": "Mill"
              }
            }
          ],
          "must_not": [
            {
        "match": {
        
              "age": 28
            }}
          ],
          "should": [
            {
        "match": {
        
              "lastname": "Holland"
            }}
          ]
        }
      }
    }

可选参数如下

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>must</td> 
   <td>必须符合，并增加相关性得分</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>must_not</td> 
   <td>必须不符合，不增加相关性得分</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>should</td> 
   <td>加分项，如果有则增加相关性得分</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>filter</td> 
   <td>和must功能相同，但不贡献相关性得分</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 4.6 term ##

和 match 一样,匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，非 text 字段匹配用 term。

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "term": {
        
          "age":28
        }
      }
    }

## 4.7aggregations (聚合) ##

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。 类似于mysql的分组和聚合函数

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "match_all": {
        }
      },
      "aggs": {
        
        "ageAgg": {
        
          "terms": {
        //年龄范围分布聚合
            "field": "age",
            "size": 100//返回100中情况
          },
          "aggs": {
        	//基于ageAgg的结果做聚合
            "ageAvg": {
        
              "avg": {
        	//求balance的平均值
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

## 4.8 mapping映射 ##

Mapping是用来定义一个文档 (document), 以及它所包含的属性(field)是如何存储和索引的。

//查看映射
    GET bank/_mapping

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTk2NTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

（1）创建映射

//创建索引，并创建映射规则
    PUT /my_index
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        
          "age":{
        "type": "integer"},
          "name":{
        "type": "text"}
        }
      }
    }
    
    //结果如下
    {
        
      "acknowledged" : true,
      "shards_acknowledged" : true,
      "index" : "my_index"
    }

（2）新增映射

//索引已经建立的情况下，新增映射
    PUT /my_index/_mapping
    {
        
      "properties": {
        
        "employee-id":{
        
          "type": "keyword",
          "index":false
        }
      }
    }
    
    //结果如下
    {
        
      "acknowledged" : true
    }

（3）数据迁移

不能修改mapping，只能重新创建索引做数据迁移

//1.创建新索引和映射规则
    PUT /newbank
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        
          "account_number": {
        
            "type": "long"
          },
          "address": {
        
            "type": "text"
          },
          "age": {
        
            "type": "integer"
          },
          "balance": {
        
            "type": "long"
          },
          "city": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "email": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "employer": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "firstname": {
        
            "type": "text"
          },
          "gender": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "lastname": {
        
            "type": "text",
            "fields": {
        
              "keyword": {
        
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "state": {
        
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
    
    //2.数据迁移，新版本没有类型的用下面的方式，如果是旧版本有类型的迁移要指定旧版本的迁移
    POST _reindex
    {
        
      "source": {
        
        "index": "bank"
      },
      "dest": {
        
        "index": "newbank"
      }
    }

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[gitee]: https://gitee.com/runewbie/learning/raw/master/ElasticSearch/resource/accounts.json#
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