【2020-04-08】使用 Kibana ES 索引、文档基本操作命令 CURD

悠悠 2023-07-24 02:54 10阅读 0赞

一、ES 索引 文档基本操作 命令 CURD

ES 镜像地址

[https://elasticsearch.cn/download/][https_elasticsearch.cn_download]

安装略过

--------------------

使用 IK 分词器

1、ik\_smart 最小划分

2、ik\_max\_word  最细粒度划分

GET \_analyze

"analyzer": "ik\_smart",

"text": "中国共产党是一个伟大的组织"

GET \_analyze

"analyzer": "ik\_max\_word",

"text": "中国共产党是一个伟大的组织"

IK 分词器增加自己的分词

IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">

<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>

</properties>

ybs.dic

狂神说

魏元宝

重启ES

ES RestFul 风格

关于索引的基本操作

1、创建一个索引

PUT /索引名/类型名/文档id

\{请求体\}

PUT /test1/type1/1

"name": "狂神说",

"age": 3

![uploading.4e448015.gif][]转存失败重新上传取消 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

完成了自动创建索引

2、指定字段类型 —— 创建索引规则 mappings

PUT /test2

"mappings": \{

"properties": \{

"name": \{

"type": "text"

\},

"age": \{

"type": "integer"

\},

"birthday":\{

"type": "date"

3、获取索引规则！ 可以通过GET 请求获取具体信息

GET test2

4、查看默认信息

PUT /test3/\_doc/1

"name": "狂神说",

"age": 3,

"birthday": "1997-01-05"

GET test3

如果自己的文档字段没有指定，那么ES就会给我们默认配置字段类型

![uploading.4e448015.gif][]转存失败重新上传取消 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

扩展：通过命令 ES 索引情况！ 通过 \_cat/ 可以获得es的当前的很多信息

GET \_cat/health

GET \_cat/indices?v

5、修改

修改的话版本号会增加  "\_version" : 3, "result" : "updated",

可以通过PUT 或 POST 修改

PUT /test3/\_doc/1

"name": "狂神说123",

"age": 3,

"birthday": "1997-01-05"

POST /test3/\_doc/1/\_update

"doc":\{

"name": "狂神说456"

6、删除索引

通过 DELETE 命令实现删除、根据请求判断是删除索引还是删除文档记录

DELETE test1

使用RestFul 风格操作索引是推荐的操作方法

**关于文档的基本操作**

--------------------

1、添加数据

PUT /ybs/user/1

"name": "元宝森",

"age": 23,

"birthday": "1997-01-05",

"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",

"tags":\["技术宅", "温暖", "直男"\]

PUT /ybs/user/2

"name": "张三",

"age": 23,

"birthday": "1997-01-05",

"desc": "法外狂徒",

"tags":\["渣男", "冷冻", "扩列"\]

PUT /ybs/user/3

"name": "李四",

"age": 23,

"birthday": "1997-01-05",

"desc": "随便",

"tags":\["靓仔", "冷冻", "扩列"\]

2、 获取数据 GET

GET /ybs/user/1

GET /ybs/user/2

GET /ybs/user/3

3、更新数据 PUT

PUT /ybs/user/3

"name": "李四五",

"age": 23,

"birthday": "1997-01-05",

"desc": "随便",

"tags":\["靓仔", "冷冻", "扩列"\]

**"\_version" : 2, 表示更新的次数**

**  "result" : "updated",**

**4、POST \_update 更新 （推荐使用）**

POST /ybs/user/3/\_update

"doc": \{

"name": "李四五流",

"desc": "不随便",

"tags":\["靓仔", "无所谓", "扩列"\]

**PUT 如果不传值会覆盖数据，**POST灵活性更好

5、简单搜索

GET /ybs/user/3

简单的条件查询，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询

GET ybs/user/\_search?q=name:元宝森

6、复杂查询   select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）

*  "\_score" : 0.8630463, 匹配度，值越高，匹配度越高

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "李四"

*  hit：索引和文档的信息，查询的结果总数，查询出来的具体文档，数据中的东西就可以遍历出来了，可以通过score判断谁更加复杂结果。

![uploading.4e448015.gif][]转存失败重新上传取消 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

*  输出结果不想要那么多！ select name， desc from ----

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"\_source": \["name", "desc"\]

我们之后使用Java 操作 Es，所有的方法和对象就是这里面的key！

*  排序 sort

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"sort": \[

"age": \{

"order": "asc"

*  **分页 from size  从几个开始 返回多少条**

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"sort": \[

"age": \{

"order": "asc"

\],

"from": 0,

"size": 2

**数据下标是从0开始的**

**/search/\{current\}/\{pagesize\}**

*  **布尔值查询 （多条件查询）**
    
     *  **must（adn），所有的条件都要符合   where id=1 and name =xxx**
     *  **should （or）两个条件满足其一即可**
     *  **must\_not (not)**
     *  **filter 过滤**
        
         *  gt  >
         *  lt <
         *  gte >=
         *  ite <=

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"bool": \{

"must": \[

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"match": \{

"age": 23

*  **匹配多个条件 （** 多个条件 **空格隔开，只要满足其中一个结果就可以查出，可以通过分值判断** **）**

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"tags": "男 技术"

*  **精确查询 **
    
     *  **term 查询时直接通过倒排索引指定的词条进行精确查询**
     *  **关于分词：**
        
         *  **term，直接查询精确的词**
         *  **match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询）**
     *  **两个类型**
        
         *  **text：可以被分词器解析**
         *  **keyword：不能被分词器解析**

PUT testdb

"mappings": \{

"properties": \{

"name": \{

"type": "text"

\},

"desc":\{

"type": "keyword"

PUT testdb/\_doc/1

"name": "元宝森",

"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500"

PUT testdb/\_doc/2

"name": "元宝森1",

"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资3500"

GET \_analyze

"analyzer": "keyword",

"text": "元宝"

GET \_analyze

"analyzer": "standard",

"text": "元宝森"

GET testdb/\_search

"query": \{

"term": \{

"name": "宝"

GET testdb/\_search

"query": \{

"term": \{

"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500"

*  **多个值匹配精确查询**

GET testdb/\_search

"query": \{

"bool": \{

"should": \[

"term": \{

"t1": "11"

\},

"term": \{

"t2": "44"

*  **高亮查询 **
    
     *  **在搜索的结果中可以高亮显示**

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"highlight": \{

"fields": \{

"name":\{\}

*  **自定义搜索高亮条件**

GET ybs/user/\_search

"query": \{

"match": \{

"name": "元宝"

\},

"highlight": \{

"pre\_tags": "<p class='key' style='color:red'>",

"post\_tags": "</p>",

"fields": \{

"name":\{\}

[https_elasticsearch.cn_download]: https://elasticsearch.cn/download/
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