map语法获取index_复习Elasticsearch的基础语法（一）

之前实践过的Elasticsearch到现在基本上的语法我都回忆不起来了&＃xff0c;所以准备写篇文章帮助自己复习一下&＃xff0c;没有什么技术含量的分享&＃xff0c;但是也分享给想初步了解的朋友们。

就不介绍Elasticsearch了&＃xff0c;直接进入正文(手动分割线0.0)

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

为了模拟真实场景&＃xff0c;建议大家在linux下安装Elasticsearch。

Kibana是一个Elasticsearch索引库数据统计工具&＃xff0c;可以利用Elasticsearch的聚合功能&＃xff0c;生成各种图表&＃xff0c;而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台&＃xff0c;并且提供了一定的API提示&＃xff0c;非常有利于我们学习Elasticsearch的语法(划重点&＃xff01;&＃xff01;&＃xff01;提供API提示&＃xff01;)&＃xff0c;建议安装。

启动后Kibana后

选择左侧的DevTools菜单&＃xff0c;即可进入控制台页面

1.基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库&＃xff0c;本质也是存储数据&＃xff0c;很多概念与MySQL类似的。

对比关系&＃xff1a;

索引(indices)--------------------------------Databases 数据库

类型(type)-----------------------------Table 数据表     文档(Document)----------------Row 行   字段(Field)-------------------Columns 列

2.创建索引

Elasticsearch采用Rest风格API&＃xff0c;因此其API就是一次http请求&＃xff0c;你可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式&＃xff1a;

• 请求方式&＃xff1a;PUT

• 请求路径&＃xff1a;/索引库名

• 请求参数&＃xff1a;json格式&＃xff1a;

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

  • number_of_shards&＃xff1a;分片数量

  • number_of_replicas&＃xff1a;副本数量

  • settings&＃xff1a;索引库的设置

查看和删除分别使用get和delete请求即可。

2.1 映射配置

通俗的讲就是mysql数据库中的建表

创建映射请求方式依然是PUT

PUT /索引库名/_mapping/类型名称{ "properties": {   "字段名": {     "type": "类型",     "index": true&＃xff0c;     "store": true&＃xff0c;     "analyzer": "分词器"   } }}

• 类型名称&＃xff1a;就是前面type的概念&＃xff0c;类似于数据库中的不同表字段名&＃xff1a;任意填写 &＃xff0c;可以指定许多属性&＃xff0c;例如&＃xff1a;

• type&＃xff1a;类型&＃xff0c;可以是text、long、short、date、integer、object等

• index&＃xff1a;是否索引&＃xff0c;默认为true

• store&＃xff1a;是否存储&＃xff0c;默认为false

• analyzer&＃xff1a;分词器

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富

他的String类型&＃xff0c;又分两种&＃xff0c;这个很有特色&＃xff01;&＃xff1a;

• • text&＃xff1a;可分词&＃xff0c;不可参与聚合

  • keyword&＃xff1a;不可分词&＃xff0c;数据会作为完整字段进行匹配&＃xff0c;可以参与聚合

2.1.2index

index影响字段的索引情况。

• true&＃xff1a;字段会被索引&＃xff0c;则可以用来进行搜索。默认值就是true

• false&＃xff1a;字段不会被索引&＃xff0c;不能用来搜索

index的默认值就是true&＃xff0c;但是有些字段是我们不希望被索引的&＃xff0c;比如商品的图片信息&＃xff0c;就设置index为false。

2.1.3 store

是否将数据进行额外存储。

Elasticsearch在创建文档索引时&＃xff0c;会将文档中的原始数据备份&＃xff0c;保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示&＃xff0c;哪些不显示。

而如果设置store为true&＃xff0c;就会在_source以外额外存储一份数据&＃xff0c;多余&＃xff0c;因此一般我们都会将store设置为false。默认就为false

2.2 新增数据

通过POST请求&＃xff0c;可以向一个已经存在的索引库中添加数据

示例&＃xff1a;

POST /test/goods/

{

    "title":"篮球",

    "images":"123",

    "price":99

}

通过kibana查看数据&＃xff1a;

get _search

{

    "query":{

        "match_all":{}

    }

}

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

响应&＃xff1a;

{

  "_index": "test",

  "_type": "goods",

  "_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",

  "_version": 1,

  "_score": 1,

  "_source": {

    "title": "篮球",

    "images": "123",

    "price": 99

  }

}

• _source&＃xff1a;源文档信息&＃xff0c;所有的数据都在里面。

• _id&＃xff1a;这条文档的唯一标示&＃xff0c;与文档自己的id字段没有关联

3. 查询

我们从4块来讲查询&＃xff1a;

• 基本查询

• _source过滤

• 结果过滤

• 高级查询

• 排序

3.1基本查询

基本语法

GET /索引库名/_search{    "query":{        "查询类型":{            "查询条件":"查询条件值"       }   }}

这里的query代表一个查询对象&＃xff0c;里面可以有不同的查询属性

• 查询类型&＃xff1a;

  • 例如&＃xff1a;match_all&＃xff0c; match&＃xff0c;term &＃xff0c; range 等等

• 查询条件&＃xff1a;查询条件会根据类型的不同&＃xff0c;写法也有差异

示例&＃xff1a;

GET /test/_search

{

    "query":{

        "match_all": {}

    }

}

• query&＃xff1a;代表查询对象

• match_all&＃xff1a;代表查询所有

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

结果&＃xff1a;

{

  "took": 2,

  "timed_out": false,

  "_shards": {

    "total": 3,

    "successful": 3,

    "skipped": 0,

    "failed": 0

  },

  "hits": {

    "total": 2,

    "max_score": 1,

    "hits": [

      {

        "_index": "jiang",

        "_type": "goods",

        "_id": "2",

        "_score": 1,

        "_source": {

          "title": "篮球",

          "images": "123",

          "price": 99

        }

      },

      {

        "_index": "jiang",

        "_type": "goods",

        "_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",

        "_score": 1,

        "_source": {

          "title": "足球",

          "images": "123",

          "price": 69

        }

      }

    ]

  }

}

• took&＃xff1a;查询花费时间&＃xff0c;单位是毫秒

• time_out&＃xff1a;是否超时

• _shards&＃xff1a;分片信息

• hits&＃xff1a;搜索结果总览对象

  • _index&＃xff1a;索引库

  • _type&＃xff1a;文档类型

  • _id&＃xff1a;文档id

  • _score&＃xff1a;文档得分

  • _source&＃xff1a;文档的源数据

  • total&＃xff1a;搜索到的总条数

  • max_score&＃xff1a;所有结果中文档得分的最高分

  • hits&＃xff1a;搜索结果的文档对象数组&＃xff0c;每个元素是一条搜索到的文档信息

3.2匹配查询

• or关系

match类型查询&＃xff0c;会把查询条件进行分词&＃xff0c;然后进行查询,多个词条之间是or的关系

GET /test/_search

{

    "query":{

        "match":{

            "title":"小米电视"

        }

    }

}

结果不仅会查询到电视&＃xff0c;而且与小米相关的都会查询到&＃xff0c;多个词之间是or的关系。

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

• and关系

某些情况下&＃xff0c;我们需要更精确查找&＃xff0c;我们希望这个关系变成and&＃xff0c;可以这样做

GET /test/_search

{

    "query":{

        "match": {

          "title": {

            "query": "小米电视",

            "operator": "and"

          }

        }

    }

}

这样&＃xff0c;只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到。

3.3多字段查询

multi_match与match类似&＃xff0c;不同的是它可以在多个字段中查询结果我们会在title字

GET /test/_search

{

    "query":{

        "multi_match": {

            "query":    "小米",

            "fields":   [ "title", "subTitle" ]

        }

}

}

段和subtitle字段中查询小米这个词

3.4词条匹配(term)

term 查询被用于精确值 匹配&＃xff0c;这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串

GET /test/_search

{

    "query":{

        "term":{

            "price":2699.00

        }

    }

}

3.5结果过滤

默认情况下&＃xff0c;elasticsearch在搜索的结果中&＃xff0c;会把文档中保存在_source的所有字段都返回。

如果我们只想获取其中的部分字段&＃xff0c;我们可以添加_source的过滤

GET /test/_search

{

  "_source": ["title","price"],

  "query": {

    "term": {

      "price": 2699

    }

  }

}

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

突然发现有点晚了&＃xff0c;还是下次再继续介绍高级查询和聚合的使用好了。。。。。。。。。。。

敬请期待~~~~~~~~~~~