文章目錄
1、做者有話說
本文爲了更加詳細的講解elasticsearch的操做，所有都是根據官網一點點進行說明。有興趣對官網進行閱讀的同窗，建議移步官網
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/getting-started-index.html
html
1.1 專業術語（必須進行掌握）
專業術語對學一箇中間件來講，是很是重要的，建議你們先了解如下的專業術語
https://blog.csdn.net/qq_34168515/article/details/108315484
程序員
本文只介紹幾個經常使用的術語正則表達式
1.1.1 索引 index
索引就像關係數據庫中的表。它具備一個包含type的 映射，該type包含索引中的字段。數據庫
注意：由於從6.x開始，就不推薦使用type是，可是爲了兼容如下版本，type統一爲 _doc編程
1.1.2 映射 mapping
映射就像關係數據庫中的架構定義。每一個 索引都有一個映射，該映射定義一個type，以及許多索引範圍的設置。api
注意：mapping一旦生成以後，就沒法進行修改了，除非從新創建一個新的索引，再拷貝過去數組
1.1.3 字段 field
一個文件包含字段或鍵-值對的列表。該值能夠是簡單（標量）值（例如，字符串，整數，日期），也能夠是嵌套結構（如數組或對象）。字段相似於關係數據庫中表中的列架構
1.1.4 術語 term
術語是在Elasticsearch中索引的精確值。該條款 foo，Foo，FOO是不等價的。可使用術語查詢來搜索術語（即精確值）。app
1.1.5 文本 text
文本（或全文）是普通的非結構化文本，例如本段。默認狀況下，文本將被分析爲 term，這是索引中實際存儲的內容。elasticsearch
文本字段須要在索引時進行分析才能做爲全文搜索，而且全文查詢中的關鍵字必須在搜索時進行分析以產生（和搜索）與索引時生成的詞相同的術語。
1.2 操做工具爲 elasticsearch head
界面
es head的下載方式，因爲篇幅問題，請自行百度！！！！！！
2、實際進行操做
參考官方 rest-api操做
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/rest-apis.html
2.1 操做es的步驟
2.1 使用自動建立的形式建立index
es head操做
2.1.1 常規操做建立格式： POST 索引/_doc
POST can123/_doc
{
"user" : "kimchy",
"createDate" : "2020-09-06 11:19:10",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
2.1.2 查看 建立的索引和數據
索引、索引對應的mapping，也就是數據庫格式，都建立好了，咱們查看一下
存在問題？因爲createTime字段，是須要date時間格式的，可是mapping映射倒是text格式，明顯是不對，後續介紹如何進行處理
查看存入的數據
爲了方便後續的測試，請添加多條數據
{"user":"dog","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"four leg dog"}
{"user":"cat","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"four leg cat"}
{"user":"frog","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"four leg frog"}
{"user":"pig","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"four leg pig"}
{"user":"duck","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"two leg duck"}
{"user":"chick","createDate":"2020-09-06 11:19:10","message":"chick leg chick"}
2.2 刪除index
添加
POST twitter/_doc/
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
2.2.1 刪除格式： DELETE /索引
DELETE /twitter/
3、從es head來看es的重要的搜索功能
3.1 查找某個文檔的所有內容 match_all
3.1.1 查看所有格式： POST 索引/_search
POST can123/_search
3.2 search的各類過濾
3.2.1 match 全文匹配
match和term的區別是,match查詢的時候,elasticsearch會根據你給定的字段提供合適的分析器,而term查詢不會有分析器分析的過程
查詢 message 包含關鍵字dog的文檔，ps： 注意和 term 的區別
查詢 message 包含 red dog的文檔，ps： 注意和 term 的區別
3.2.2 term 術語查詢
term是表明徹底匹配，即不進行分詞器分析，文檔中必須包含整個搜索的詞彙
查詢 message 包含關鍵字dog的文檔，ps： 注意和 match 的區別
查詢 message 包含 red dog的文檔，ps： 注意和 match 的區別
結論：
- match進行分詞器分析, 所謂的分詞，就是把當前的value進行分詞
- term是表明徹底匹配，即不進行分詞器分析
3.2.3 wildcard 通配符查詢
相似正則表達式，能夠對數據進行過濾查找
查找ck，若是正常的match是沒法查找到的
採用通配符查詢 *ck，就能夠查找到
3.2.4 prefix 前綴查詢
相似通配符查詢，查找以xxx開頭的關鍵字，參與倒排索引的每個詞查詢前綴
3.2.5 fuzzy 模糊查詢
在實際的搜索中，咱們有時候會打錯字，從而致使搜索不到。在Elasticsearch中，咱們可使用fuzziness屬性來進行模糊查詢，從而達到搜索有錯別字的情形。
match查詢具備「fuziness」屬性。它能夠被設置爲「0」， 「1」， 「2」或「auto」。「auto」是推薦的選項，它會根據查詢詞的長度定義距離。
錯別字模糊查詢：那麼它能夠顯示搜索的結果，這是由於咱們可以允許兩個編輯的錯誤。模糊性是拼寫錯誤的簡單解決方案，但具備很高的CPU開銷和很是低的精度。
例如match查找 chack 是沒法查詢到的
可是使用fuzzy查找 chack是能夠查找到 chick的
3.2.6 range 範圍查詢
範圍查詢，感受很是好理解，就是 lt 小於某個範圍， gt大於某個範圍。
3.2.7 query_string 查詢解析器
官方解釋：使用具備嚴格語法的解析器，根據提供的查詢字符串返回文檔。
該查詢使用語法根據操做符(如and或NOT)來解析和分割所提供的查詢字符串。而後，查詢在返回匹配的文檔以前獨立分析每一個分割文本。
可使用query_string查詢建立包含通配符的複雜搜索、跨多個字段的搜索等等。雖然通用，但查詢是嚴格的，若是查詢字符串包含任何無效語法，則返回錯誤。
能夠寫正則表達式，或者使用or and 等對查詢語句進行拼接，會更加靈活
同時查找 dog 和 cat
4、結尾
大部分的程序員，都是面向百度或者谷歌進行編程的，而網上的資料亂七八糟，有時候找起來讓人難受，因而本人無償進行資料收集的工做，大部分資料都是本人實打實收集的並且測試過，你們不用懷疑準確性，奈何能力有限，免於遺漏，但願讀者能夠在評論或者私信我，進行改正，你們一塊兒爲互聯網技術作貢獻。
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本人行不更名坐不改姓，潮汕的燦燦展
立志在互聯網這一行，作出本身的貢獻
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