微服务分布式搜索引擎 Elastic Search 索引库与文档操作

冷不防 2024-05-01 04:43 10阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  ⛄引言
 *  一、Elastic Search 索引库
 *   *  ⛅mapping 映射属性
 *  二、索引库的 CRUD （增删改查）
 *   *  ⏰索引库的创建和映射
     *  ⚡对索引库进行查询、修改、删除操作
 *  四、Elastic Search 文档操作
 *   *  ⌚新增、查询、删除文档
     *  ⚡修改Elastic Search 文档
 *  ⛵小结

## ⛄引言 ##

**本文参考黑马 分布式Elastic search**  
Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

## 一、Elastic Search 索引库 ##

### ⛅mapping 映射属性 ###

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

*  type：字段数据类型，常见的简单类型有：
    
     *  字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
     *  数值：long、integer、short、byte、double、float、
     *  布尔：boolean
     *  日期：date
     *  对象：object
 *  index：是否创建索引，默认为true
 *  analyzer：使用哪种分词器
 *  properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
        
        "age": 23,
        "weight": 62.1,
        "isMarried": false,
        "info": "info~",
        "email": "zy@qq.com",
        "score": [99.1, 99.5, 98.9],
        "name": {
        
            "firstName": "云",
            "lastName": "赵"
        }
    }

对应的每个字段映射（mapping）：

*  age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
 *  weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
 *  isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
 *  info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik\_smart
 *  email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
 *  score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
 *  name：类型为object，需要定义多个子属性
    
     *  name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
     *  name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

## 二、索引库的 CRUD （增删改查） ##

**这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。**

### ⏰索引库的创建和映射 ###

**基本语法**

*  请求方式：PUT
 *  请求路径：/索引库名，可以自定义
 *  请求参数：mapping映射

PUT /索引库名称
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        
          "字段名":{
        
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_smart"
          },
          "字段名2":{
        
            "type": "keyword",
            "index": "false"
          },
          "字段名3":{
        
            "properties": {
        
              "子字段": {
        
                "type": "keyword"
              }
            }
          },
        }
      }
    }

**示例**

PUT /user
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        
          "info":{
        
            "type":"text",
            "analyzer": "ik_smart"
          },
          "email":{
        
            "type":"keyword",
            "index":false
          },
          "name":{
        
            "properties": {
        
              "firstName":{
        
                "type":"keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

![在这里插入图片描述][76d085c0773e463eaf60077c1e8f5f56.png_pic_center]

**新增并映射成功**

### ⚡对索引库进行查询、修改、删除操作 ###

> **查询索引库**

**基本语法**

*  请求方式：PUT
 *  请求路径：/索引库名，可以自定义
 *  请求参数：mapping映射

**格式**

GET /索引库名称

**示例**

GET /user

![在这里插入图片描述][bbb68169753e4b29aae6a1ec52c9e360.png_pic_center]

> **修改索引库**

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库**一旦创建，无法修改mapping**。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

**语法说明**：

PUT /索引库名/_mapping
    {
      "properties": {
        "新字段名":{
          "type": "integer"
        }
      }
    }

**示例**

![在这里插入图片描述][a38b2a8032de49df996446737e0d0e47.png_pic_center]

> **删除索引库**

**语法：**

*  请求方式：DELETE
 *  请求路径：/索引库名
 *  请求参数：无

**格式：**

DELETE /索引库名称

**进行测试**

![在这里插入图片描述][010cbc173ac7427b886adf1468bb4200.png_pic_center]

## 四、Elastic Search 文档操作 ##

### ⌚新增、查询、删除文档 ###

> **新增**

**语法**

POST /索引库名/_doc/文档id
    {
        "字段1": "值1",
        "字段2": "值2",
        "字段3": {
            "子属性1": "值3",
            "子属性2": "值4"
        },
        // ...
    }

**示例**

POST /user/_doc/1
    {
        
        "info": "用户信息",
        "email": "xiaowang@163.com",
        "name": {
        
            "firstName": "莽",
            "lastName": "王"
        }
    }

**新增文档**

![在这里插入图片描述][6bd79f892b114bb68e4c06ecf7e0292d.png_pic_center]

> **查询**

根据 **RestFull风格**，新增是POST，查询应该是**GET**，不过**查询一般都需要条件，这里我们把文档 ID 带上**。

语法：

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

**通过kibana查看数据：**

GET /user/_doc/1

![在这里插入图片描述][f4a6e37462654b47a5dcd58650511d0b.png_pic_center]

> **删除文档**

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

**语法：**

DELETE /{
        索引库名}/_doc/id值

**示例：**

# 根据id删除数据
    DELETE /user/_doc/1

**结果：**

### ⚡修改Elastic Search 文档 ###

修改有两种方式：

*  全量修改：直接覆盖原来的文档
 *  增量修改：修改文档中的部分字段

> **全量修改**

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

*  根据指定的id删除文档
 *  新增一个相同id的文档

**注意**：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

**语法**

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
    {
        "字段1": "值1",
        "字段2": "值2",
        // ...
    }

**示例**

PUT /user/_doc/1
    {
        
        "info": "用户信息",
        "email": "wangmang@163.com",
        "name": {
        
            "firstName": "莽",
            "lastName": "王"
        }
    }

![在这里插入图片描述][0edd273240414f58bb1f0c91d4775f67.png_pic_center]

> **增量修改**

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

**语法：**

POST /{索引库名}/_update/文档id
    {
        "doc": {
             "字段名": "新的值",
        }
    }

**示例：**

POST /user/_doc/1
    {
        
      "doc":{
        
        "email": "Wangmang@163.com"
      }
    }

![在这里插入图片描述][9657194ec4484096a02e2e345ccf6a4d.png_pic_center]

## ⛵小结 ##

以上就是【**Bug 终结者**】对 **微服务 分布式搜索引擎 Elastic Search 索引库与文档操作** 的简单介绍，**ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！** **`技术改变世界！！！`**

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