李林超博客
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ElasticSearch简单操作
Leefs
2021-02-10 PM
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### 一、Rest风格说明 一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交 互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。 基本Rest命令说明： | 方法 | url地址 | 描述 | | ------ | ----------------------------------------------- | ---------------------- | | PUT | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 创建文档（指定文档id） | | POST | localhost:9200/索引名称/类型名称 | 创建文档（随机文档id） | | POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update | 修改文档 | | DELETE | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 删除文档 | | GET | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 查询文档通过文档id | | POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/_search | 查询所有数据 | ### 二、索引基本操作 **1、初始化索引（也就是创建一个数据库）** ```json PUT my_index #设置索引名称 { "settings": { #设置 "index": { #索引 "number_of_shards":5, #设置分片数 "number_of_replicas":1 #设置副本数 } } } #获取指定索引的设置信息 GET my_index/_settings #获取所有索引的设置信息 GET _all/_settings #获取多个索引的设置信息 #GET 索引名称,索引名称/_settings GET my_index,my_store/_settings ``` 注意：索引一旦创建，分片数量不可修改，副本数量可以修改的 **2、创建一个索引** ```json PUT /my_index/user/1 { "name":"李林超博客", "age": 12 } #创建第二个索引，用于后面测试 PUT /test_find/it_job/1 { "post_name":"Java开发攻城狮", "address":"北京" } ``` 索引名称有以下限制： > 1. 必须是小写 > 2. 不能包含：`\`,`/`,`*`, `?`, `"`, `<`, `>`, `|`, (空格),`,`, `#` > 3. 在ES7.0以前索引名可以包含冒号，但是7.0之后不支持了 > 4. 不能以`-`,`_`和`+`开头 > 5. 不能是`.`或`..` > 6. 长度不能超过255字节 **3、索引查询操作** ```json #获取整个索引下的数据 GET /my_index #获取某个文档的数据 GET /my_index/user/1 #获取某个文档的数据的某个字段 GET /my_index/user/1?_source=name #只获取文档内容不要元数据 GET /my_index/user/1/_source #查询指定索引的全部信息 GET /my_index/_search ``` **多索引，多type搜索** > `/_search`：在所有的索引中搜索所有的类型 > > `/my_index/_search`：在 `school` 索引中搜索所有的类型 > > `/my_index,test_find/_search`：在 `my_index` 和`test_find`索引中搜索所有的类型 > > `/m*,t*/_search`：在所有以`m`和`t`开头的索引中搜索所有的类型 > > `/my_index/user/_search`：在`my_index`索引中搜索`user`类型 > > `/my_index,test_find/user,it_job/_search`：在`my_index`和`test_find`索引上搜索`user`和`it_job`类型 > > `/_all/user,it_job/_search`：在所有的索引中搜索`user`和`it_job`类型 **4、索引修改操作** ```json #方法一：在原有PUT创建索引时直接进行覆盖操作 PUT /my_index/user/1 { "name":"李林超博客-123" } #缺陷：相当于再次创建没有传入的参数会为空 #方法二 POST /my_index/user/1/_update { "doc":{ "name": "李林超博客-123" } } #没有传入的参数不会制空 ``` **5、索引删除操作** ```json #根据Id删除指定文档 DELETE /my_index/user/1 #删除索引(删除整个索引库) DELETE /my_index ``` ### 三、复杂查询操作 **1、添加多条数据方便进行查询** ```json #添加数据 POST /my_index2/user/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "name" : "李林超博客", "age" :20,"desc":"菜鸟一个","tages":["程序猿","菜鸟","爱学习"] } { "index": { "_id": 2 }} { "name" : "李林超博客—Test2", "age" :5,"desc":"李林超博客测试","tages":["程序猿","攻城狮","直男"] } { "index": { "_id": 3 }} { "name" : "张三", "age" :38,"desc":"金融行业大佬","tages":["理财","金融","暖男"] } { "index": { "_id": 4 }} { "name" : "李四", "age" :59,"desc":"快要退休的计算机老师","tages":["教学","计算机","直男"] } ``` `bulk`批量操作可以在单次API调用中实现多个文档的`create`、`index`、`update`或`delete`。这可以大大提高索引速度 **`bulk`请求体如下** ```json { action: { metadata }}\n { request body }\n { action: { metadata }}\n { request body }\n ``` **action**必须是以下几种： | 行为 | 解释 | | ------ | ------------------------ | | create | 当文档不存在时创建 | | index | 创建新文档或替换已有文档 | | update | 局部更新文档 | | delete | 删除一个文档 | 在索引、创建、更新或删除时必须指定文档的`_index`、`_type`、`_id`这些元数据(`metadata`) *注：`bulk`请求不是原子操作，它们不能实现事务。每个请求操作是分开的，所以每个请求的成功与否不干扰其它操作* **2、带条件的简单查询** ```json #带条件的简单条件查询 GET /my_index2/user/_search?q=name:李林超博客 ``` 多个参数用&分开 更多查询参数：  **3、查询DSL** elasticsearch提供了基于JSON的完整查询DSL来定义查询，DSL拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配，构建各种复杂的查询 **4、叶子语句** 叶子语句：就像match语句，被用于将查询的字符串与一个字段或多个字段进行对比（单个条件） ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match": { "name": "李林超博客" } } } ``` **5、复合查询** 可以多个查询条件进行合并，比如一个`bool`语句，允许你在需要的时候组合其他语句，包括`must`，`must_not`，`should`和`filter`语句（多条件组合查询）： ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "李林超博客" } } ], "must_not": [ { "match": { "age": "5" } } ], "should": [ { "match": { "desc": "金融" } } ], "filter": { "term": { "tages": "教学" } } } } } ``` **说明** > `must`：表示文档一定要包含查询的内容,相当于SQL语句中的`and` > > `must_not`：表示文档一定不要包含查询的内容,相当于SQL语句中的`not` > > `should`：表示如果文档匹配上可以增加文档相关性得分,相当于SQL语句中的`or` 事实上我们可以使用两种结构化语句： + 结构化查询`query DSL` 用于检查内容与条件是否匹配，内容查询中使用的bool和match字句，用于计算每个文档的匹配得分，元字段_score表示匹配度，查询的结构中以query参数开始来执行内容查询 + 结构化过滤`Filter DSL` 只是简单的决定文档是否匹配，内容过滤中使用的term和range字句，会过滤掉不匹配的文档，并且不影响计算文档匹配得分 使用过滤查询会被es自动缓存用来提高效率 ### 四、关键词详解 **1、match_all查询** 查询匹配所有文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match_all": {} } } ``` **2、match查询** 支持全文搜索和精确查询，取决于字段是否支持全文检索 全文检索： ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match": { "name": "李林超博客 张三" } } } ``` 全文检索会将查询的字符串先进行分词，然后在倒排索引中进行匹配 精确查询： ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match": { "age": "38" } } } ``` 对于精确值的查询，可以使用 filter 语句来取代 query，因为 filter 将会被缓存 `operator`操作： `match` 查询还可以接受 `operator` 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 `or` 。我们可以将它修改成 `and` 让所有指定词项都必须匹配 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match": { "tages": { "query": "程序猿 菜鸟", "operator": "and" } } } } ``` 精确度匹配： `match` 查询支持 `minimum_should_match` 最小匹配参数， 可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字（指需要匹配倒排索引的词的数量），更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match": { "tages": { "query": "程序猿 菜鸟", "minimum_should_match": "2" } } } } ``` 只会返回匹配上`程序猿`和`菜鸟`两个词的文档返回，如果`minimum_should_match`是1，则只要匹配上其中一个词，文档就会返回 **3、multi_match查询** 多字段查询，比如查询`desc`和`tages`字段包含`直`的文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "multi_match": { "query": "直", "fields": ["tages","desc"] } } } ``` **4、range查询** 范围查询，查询年龄大于6小于60的文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "range": { "age": { "gt": 6, "lt": 60 } } } } ``` 范围查询操作符： | 字符 | 说明 | | ---- | -------- | | gt | 大于 | | gte | 大于等于 | | lt | 小于 | | lte | 小于等于 | **5、term查询** 精确值查询 查询`age`字段等于38的文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "term": { "age": { "value": "38" } } } } ``` 查询`name`字段等于`李林超博客`的文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "term": { "name": { "value": "李林超博客" } } } } ``` 返回值如下，没有查询到名称为`李林超博客`的文档 ```json { "took" : 7, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 0, "relation" : "eq" }, "max_score" : null, "hits" : [ ] } } ``` 为什么没有查到`李林超博客`的这个文档那，这里需要介绍一下`term`的查询原理 `term`查询会去倒排索引中寻找确切的`term`,它并不会走分词器，只会去匹配倒排索引 ，而`name`字段的`type`类型是`text`，会进行分词，将`李林超博客`进行切分，我们使用`term`查询`李林超博客`时倒排索引中没有`李林超博客`，所以没有查询到匹配的文档。 `term`查询与`match`查询的区别 - `term`查询时，不会分词，直接匹配倒排索引 - `match`查询时会进行分词 还有一点需要注意，因为`term`查询不会走分词器，但是回去匹配倒排索引，所以查询的结构就跟分词器如何分词有关系，比如新增一个`/my_index2/user`类型下的文档，`name`字段赋值为`Oppo`，这时使用`term`查询`Oppo`不会查询出文档，这时因为es默认是用的`standard`分词器，它在分词后会将单词转成小写输出，所以使用`oppo`查不出文档，使用小写`oppo`可以查出来 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "term": { "name": { "value": "Oppo" //改成oppo可以查出新添加的文档 } } } } ``` 6、terms查询 `terms`查询与`term`查询一样，但它允许你指定多直进行匹配，如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "terms": { "age": ["5","38"] } } } ``` #### 7. `exists` 查询 用于查找那些指定字段中有值 (`exists`)的文档 指定`name`字段有值： ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "bool": { "filter": { "exists": { "field": "name" } } } } } ``` **8. match_phrase查询** 短语查询，精确匹配，查询`攻城狮`会匹配`tages`字段包含`攻城狮`短语的，而不会进行分词查询，也不会查询出包含`攻城xxx狮`这样的文档 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "match_phrase": { "tages": "攻城狮" } } } ``` **9. scroll查询** 类似于分页查询，不支持跳页查询，只能一页一页往下查询，`scroll`查询不是针对实时用户请求，而是针对处理大量数据，例如为了将一个索引的内容重新索引到具有不同配置的新索引中 ```json POST /my_index2/user/_search?scroll=1m { "query": { "match_all": {} }, "size": 1, "from": 0 } ``` 返回值包含一个`"_scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAk-IWcnNUZFJ2cVBTNDZGRnRsRExiZ3Jsdw=="` 下次查询的时候使用`_scroll_id`就可以查询下一页的文档 ```json POST /_search/scroll { "scroll" : "1m", "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAk-IWcnNUZFJ2cVBTNDZGRnRsRExiZ3Jsdw==" } ``` **10. fuzzy查询** 模糊查询，`fuzzy` 查询会计算与关键词的拼写相似程度 ```json GET /my_index2/user/_search { "query": { "fuzzy": { "tages":{ "value": "攻城狮", "fuzziness": 2, "prefix_length": 1 } } } } ``` 参数设置： + fuzziness：最大编辑距离，默认为`AUTO` + prefix_length：不会“模糊化”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量，默认为`0` + max_expansions：`fuzzy`查询将扩展到 的最大术语数。默认为`50`，设置小，有助于优化查询 + transpositions：是否支持模糊转置（`ab`→ `ba`），默认是`false` **11、wildcard查询** 支持通配符的模糊查询，？匹配单个字符，*匹配任何字符 为了防止极其缓慢通配符查询，`*`或`?`通配符项不应该放在通配符的开始 ``` json GET /my_index2/user/_search { "query": { "wildcard": { "name": "张*" } } } ``` *附：* [参考文档链接地址](https://juejin.cn/post/6844903890396135438#heading-18)
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Elasticsearch
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