ElasticSearch介紹與簡單語法

ElasticSearch

• 倒排索引

命令（能夠經過Kibana-Devtools-Console）

一、健康狀態

GET /_cat/health?v

結果以下

epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 
1509779009 15:03:29 elasticsearch yellow 1 1 1 1001 0 - 50.0%

二、查看索引

GET /_cat/indices?v

三、建立索引

PUT /test?pretty

四、刪除索引

DELETE /test?pretty

五、新增文檔並創建索引

語法爲：

PUT /index/type/id
{
  "json數據"
}

• index：指索引名
• type：指索引的類型
• id：是這條數據的id。

例如：(添加和修改是同一個請求)

PUT /goods/book/1
{
    "name" : "深刻理解java虛擬機",
    "price" :  100
}

六、查詢指定商品

GET /goods/book/1

七、刪除指定商品

DELETE  /goods/book/1

八、查詢全部商品

GET  /goods/book/_search

返回參數以下

• took：耗費了幾毫秒
• timed_out：是否超時，這裏是沒有
• _shards：數據拆成了5個分片，因此對於搜索請求，會打到全部的primary shard（或者是它的某個replica shard也能夠）
• hits.total：查詢結果的數量，3個document
• hits.max_score：score的含義，就是document對於一個search的相關度的匹配分數，越相關，就越匹配，分數也高
• hits.hits：包含了匹配搜索的document的詳細數據

九、query sring search

GET /goods/book/_search?q=name:java&sort=price:desc

不建議使用。

十、query DSL（Domain Specified Language，特定領域的語言）

查詢全部的商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

查詢名稱包含java的商品，同時按照價格降序排序

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "sort": [ 
        { "price": "desc" }
    ]
}

分頁查詢商品，總共3條商品，假設每頁就顯示1條商品，如今顯示第2頁，因此就查出來第2個商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}

指定要查詢出來商品的名稱和價格就能夠

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}

十一、query filter

搜索商品名稱包含NB，並且售價大於300元的商品

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "java"
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 300 }
                }
            }
        }
    }
}

十二、full-text search（全文檢索）

POST /goods/book/2 
{ 
    "name" : "c++", 
    "price" : 220
}

而後再來查詢,name這個字段，會先被拆解，創建倒排索引 ：

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "c++"
        }
    }
}

1三、phrase search（短語搜索）

跟全文檢索相對應，相反，全文檢索會將輸入的搜索串拆解開來，去倒排索引裏面去一一匹配，只要能匹配上任意一個拆解後的單詞，就能夠做爲結果返回 phrase search，要求輸入的搜索串，必須在指定的字段文本中，徹底包含如出一轍的，才能夠算匹配，才能做爲結果返回

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "name" : "java"
        }
    }
}

1四、highlight search（高亮搜索結果）

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "name" : {}
        }
    }
}

狀態

• green：每一個索引的primary shard和replica shard都是active狀態的
• yellow：每一個索引的primary shard都是active狀態的，可是部分replica shard不是active狀態，處於不可用的狀態
• red：不是全部索引的primary shard都是active狀態的，部分索引有數據丟失了

document的核心元數據

一、_index元數據

• （1）表明一個document存放在哪一個index中
• （2）相似的數據放在一個索引，非相似的數據放不一樣索引：product index（包含了全部的商品），sales index（包含了全部的商品銷售數據），inventory index（包含了全部庫存相關的數據）。若是你把好比product，sales，human resource（employee），全都放在一個大的index裏面，好比說company index，不合適的。
• （3）index中包含了不少相似的document：相似是什麼意思，其實指的就是說，這些document的fields很大一部分是相同的，你說你放了3個document，每一個document的fields都徹底不同，這就不是相似了，就不太適合放到一個index裏面去了。
• （4）索引名稱必須是小寫的，不能用下劃線開頭，不能包含逗號：product，website，blog

二、_type元數據

• （1）表明document屬於index中的哪一個類別（type）
• （2）一個索引一般會劃分爲多個type，邏輯上對index中有些許不一樣的幾類數據進行分類：由於一批相同的數據，可能有不少相同的fields，可是仍是可能會有一些輕微的不一樣，可能會有少數fields是不同的，舉個例子，就好比說，商品，可能劃分爲電子商品，生鮮商品，日化商品，等等。
• （3）type名稱能夠是大寫或者小寫，可是同時不能用下劃線開頭，不能包含逗號

三、_id元數據

• （1）表明document的惟一標識，與index和type一塊兒，能夠惟一標識和定位一個document
• （2）咱們能夠手動指定document的id（put /index/type/id），也能夠不指定，由es自動爲咱們建立一個id

拓展

• ELK

  • ElasticSearch
  • Logstash
  • Kibana

• logstash-input-jdbc插件實現mysql增量導入ES 見 https://blog.csdn.net/yeyuma/article/details/50240595#quote