Elasticsearch 學習筆記

Elasticsearch 學習筆記

基本概念

curl全解

** 節點(node) **是一個運行着的Elasticsearch實例。

** 集羣(cluster) **是一組具備相同cluster.name的節點集合，他們協同工做，共享數據並提供故障轉移和擴展功能，固然一個節點也能夠組成一個集羣。

ES與傳統關係數據庫對比

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

Elasticsearch集羣能夠包含多個索引(indices)（數據庫），每個索引能夠包含多個類型(types)（表），每個類型包含多個文檔(documents)（行），而後每一個文檔包含多個字段(Fields)（列

文檔（Document）

這裏我理解的文檔，就是原來在關係型數據庫的狀況下，一條數據存儲時會被分在不一樣的數據庫裏，查詢時會從不一樣的數據庫聚合數據。而在ES中，一條數據不須要被拆分，直接能夠儲存，相同的數據被存儲到一個文檔下面，能夠方便被檢索、排序、過濾。

一般對象和文檔在某種程度上是等價的，只是表現的形式不一樣。文檔特指最頂層結構或者**根對象(root object)**序列化成的JSON數據（以惟一ID標識並存儲於Elasticsearch中。

一個文檔不只包括數據這個主題，還包括一些 metadata :

• _index:索引
  1. 名字必須是所有小寫
  2. 不能如下劃線開頭
  3. 不能包含逗號
• _type:每一個**類型(type)都有本身的映射(mapping)或者結構定義，就像傳統數據庫表中的列同樣。全部類型下的文檔被存儲在同一個索引下，可是類型的映射(mapping)**會告訴Elasticsearch不一樣的文檔如何被索引
  1. 名字能夠是大寫或小寫
  2. 不能包含下劃線或逗號
  • _id:id僅僅是一個字符串，它與_index和_type組合時，就能夠在Elasticsearch中惟一標識一個文檔。當建立一個文檔，你能夠自定義_id，也可讓Elasticsearch幫你自動生成

以下例子展現了文檔的本質：

curl -H "content-Type:application/json" -XPOST 'http://localhost:9200/megacorp/employee/1' -d '
{
   "first_name" :  "es",
   "last_name" :   "Smith",
   "age" :         21,
   "about" :       "I love you",
   "interests":  [ "music"]
}
'
curl -H "content-Type:application/json" -XPOST 'http://localhost:9200/megacorp/employee/2' -d '
{
   "first_name" :  "ys",
   "last_name" :   "Smith",
   "age" :         28,
   "about" :       "I love you",
   "interests":  [ "game"]
}
'
curl -H "content-Type:application/json" -XPOST 'http://localhost:9200/megacorp/employee/3' -d '
{
   "first_name" :  "pinker",
   "last_name" :   "Smith",
   "age" :         18,
   "about" :       "I love yuxin",
   "interests":  [ "music" ,"game"]
}
'

{"megacorp":
	{"aliases":{},
	"mappings":{
		"employee":{"properties":{
		"about":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}},
		"age":{"type":"long"},
		"first_name":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}},
		"interests":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}},
		"last_name":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}}
		}}},
 "settings":{"index":{"creation_date":"1561710155126",
 "number_of_shards":"5",
 "number_of_replicas":"1",
 "uuid":"IMRKdZ_xRd61FLtRXPVVCg",
 "version":{"created":"6080199"},
 "provided_name":"megacorp"}}
 }
}

查詢文檔

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/3"

索引文檔

對文檔的索引包括如下：

- 簡單搜索： 至關於數據庫查詢

• DSL：自定義語言 包括 ：
  1. match，match既能夠用於徹底匹配某一屬性，又能夠用於全文搜索，用於全文搜索時，其主要關鍵字爲_score，它能夠按照匹配度來排序並給出正確的答案。
  2. 區間過濾：主要用 gt,lt,eq,ne,ge,le 來過濾須要的文檔數據。主要針對的類型爲數字型。
  3. 短語搜索：須要將全文搜索中的match替換爲match_phrase，這樣就不會出現匹配部分單詞，是按照整個短語來匹配的。

簡單搜索

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=first_name:pinker"
{"took":5,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":0.2876821,"hits":[{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"3","_score":0.2876821,"_source":
{
   "first_name" :  "pinker",
   "last_name" :   "Smith",
   "age" :         18,
   "about" :       "I love yuxin",
   "interests":  [ "music" ,"game"]
}

DSL

curl -H "Content-Type:application/json" -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search" -d '{
"query":{
"match":{
"first_name":"pinker"
}
}
}
'

過濾查詢

過濾查詢已被棄用，並在ES 5.0中刪除。 解決： 使用bool / must / filter查詢

curl -H "Content-Type:application/json" -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search" -d '
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "age" : { "lt" : 25} 
                }
            },
            "must" : {
                "match" : {
                    "last_name" : "Smith"
                }
            }
        }
    }
}'

全文搜索

curl -H "Content-Type:application/json" -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search" -d '{
"query":{
"match":{
"about":"yuxin"
}
}
}
'

短語搜索

match查詢變動爲match_phrase查詢便可

分詞插件安裝

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.8.0/elasticsearch-analysis-ik-6.8.0.zip

關閉ES

• ctrl+c
• curl -XPOST 'http://localhost:9200/_shutdown'

查詢

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

注意：上述中6.X版本開始須要加入頭信息，不然會報不識別格式的錯誤，這是新版ES的更加安全的考慮所致。

驗證

curl -i -XGET 'localhost:9200/'

-i表示回答的報文須要添加完整的http頭。