ElasticSeasrch 基礎用法

時間  2019-12-23
標籤 elasticseasrch 基礎 用法 简体版
原文   原文鏈接

一. 基本概念

索引：有相同屬性的文檔集合（比如一個數據庫）注：英文字母小寫html

類型：索引能夠定義一個或者多個類型，文檔必須屬於一個類型（至關與一張表）數據庫

文檔：文檔是能夠背索引的基本數據單位（至關於一條數據）json

和索引相關的有「分片」和「備份」：數組

分片：每一個索引都有多個分片，每一個分片是一個Lucene索引app

注：假如一個索引數據量很大，就會產生硬盤壓力很大。因此就要‘分片’來分擔壓力。能夠水平的擴展和拆分以及分佈式的操做,能夠提升搜索和其餘操做。ES默認建立索引時會建立5個分片，1個備份。分片的數量只能在建立索引時指定，不能在後期修改，而備份是能夠動態修改的less

備份：拷貝一份分片就完成了分片的備份，注：當一個主分片失敗或出現問題時,"備份分片"就能夠代替工做,從而提升了ES的可用性,備份的分片還能夠執行搜索的操做，來分攤搜索的壓力。elasticsearch

二. 基礎用法

RESTful API：分佈式

基本格式：http://<ip>:<port>/<索引>/<類型>/<文檔id>函數

經常使用http動詞：GET/PUT/POST/DELETEpost

Ⅰ. 建立索引

①. 非結構化建立

建立book索引成功後以下圖：

②. 結構化建立

打開postman，按圖操做：

主要就是在postman中新建了一個people索引，而且配置了mappings配置項，主要配置內容爲：

{
	"settings":{                
		"number_of_shards":3,    
		"number_of_replicas":1   
	},
	"mappings":{
		"man":{
			"properties":{
				"name":{
					"type":"text"
				},
				"country":{
					"type":"keyword"
				},
				"age":{
					"type":"integer"
				},
				"date":{
					"type":"date",
					"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
				}
			}
		}
	}
	
}

注：低版本的es不支持"type" : "text"改爲 "type" : "String" 就好

發送命令後建立成功會看到以下圖所示：

建立了三個分片一個備份

並且mapping中包含建立索引時的結構化信息：

③. 修改索引的 mapping

還能夠在已經建立好的索引上修改mappings，具體能夠參看這篇文章：https://www.cnblogs.com/yepei/p/6730690.html，主要操做：

image

Ⅱ. 插入

①. 指定文檔id插入

如圖，url中指定了文檔id爲1，根據先前定義好的結構化類型參數進行json賦值，點擊send後控制檯返回

點擊數據瀏覽就可看到咱們以前插入的數據：

②. 自動產生文檔id插入

自動產生文檔id插入的操做十分簡單，只須要把提交方式改成「post」，另外把url中指定的id去掉（此處要自動生成），點send便可：

從控制檯返回的消息中咱們能夠看到，已經自動產生了文檔id

刷新head的數據瀏覽界面可見新插入的數據：

Ⅲ. 修改

①. _update命令修改文檔

如圖，經過 RESTful API 直接修改文檔十分簡單，只須要在文檔id後指定要執行的操做（這裏執行修改操做，即_update），而後把要修改的內容寫到」doc「中，選擇POST提交便可

②. PUT方式修改文檔

更新記錄就是使用 PUT 請求，從新發送一次數據。

摘自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html

③. 經過腳本修改文檔

該方法和上面一種方法只在輸入的json內容上有不一樣：

{
	"script":{
		"lang":"painless",
		"inline":"ctx._source.age=params.age",
		"params":{
			"age":100
		}
	}
}

如上所示，將修改操做寫進」script「中，指定腳本語言爲」painless「，ctx表示當前上下文，_source表示源碼，這裏將age做爲參數傳入，進行修改

Ⅳ. 刪除

①. 刪除文檔

只須要在url中加上要刪除的文檔id，選擇DELETE方式提交請求便可，如刪除索引people中man類型的文檔1：

②. 刪除索引

能夠直接在head插件中刪除，也可使用uri的方式，如刪除people索引：

Ⅴ. 查詢

①. 簡單查詢

a. 查詢id爲1的文檔：

b. 返回novel類型下全部文檔：

②. 條件查詢

a. 查詢全部數據，從位置1開始，只返回一條結果：

{
	"query":{
		"match_all":{}
	},
    "from":1,
    "size":1

}

查詢語句如上，要寫在」query「裏，"match_all"表示查詢全部，」from「 指定位移（默認從0開始），」size「表示顯示記錄條數（默認10條）查詢結果以下：

{
    "took": 6,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 6,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "book",
                "_type": "novel",
                "_id": "v4A5GWIBAZIrIv_UKnkq",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "author": "李六",
                    "publish_date": "1995-03-15",
                    "tittle": "es哈哈哈學習",
                    "word_count": 30000
                }
            }
        ]
    }
}

上面代碼中，返回結果的 took字段表示該操做的耗時（單位爲毫秒），timed_out字段表示是否超時，hits字段表示命中的記錄，裏面子字段的含義以下。

  • total：返回記錄數，本例是 2 條。
  • max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
  • hits：返回的記錄組成的數組。

返回的記錄中，每條記錄都有一個_score字段，表示匹配的程序，默認是按照這個字段降序排列。

b. 設置score排序規則，按照」publish_date「字段降序排列：

{
	"query":{
		"match":{
			"tittle":"es學習"
		}
	},
	
	"sort":[
		{"publish_date":{"order":"desc"}}
	]
		
}

查詢結果：

{
    "took": 243,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 3,
        "max_score": null,
        "hits": [
            {
                "_index": "book",
                "_type": "novel",
                "_id": "voA4GWIBAZIrIv_UcHlf",
                "_score": null,
                "_source": {
                    "author": "王五",
                    "publish_date": "1995-03-17",
                    "tittle": "es學習",
                    "word_count": 20000
                },
                "sort": [
                    795398400000
                ]
            },
            {
                "_index": "book",
                "_type": "novel",
                "_id": "v4A5GWIBAZIrIv_UKnkq",
                "_score": null,
                "_source": {
                    "author": "李六",
                    "publish_date": "1995-03-16",
                    "tittle": "es哈哈哈學習",
                    "word_count": 30000
                },
                "sort": [
                    795312000000
                ]
            },
            {
                "_index": "book",
                "_type": "novel",
                "_id": "wIA5GWIBAZIrIv_UlXlz",
                "_score": null,
                "_source": {
                    "author": "田七",
                    "publish_date": "1995-03-15",
                    "tittle": "es稀里嘩啦",
                    "word_count": 30000
                },
                "sort": [
                    795225600000
                ]
            }
        ]
    }
}

如上查詢結果，」_score「字段爲null，由於這裏自定義了排序規則，結果按照」publish_date「降序排列

③. 聚合查詢

a. 分別按照」word_count「和」publish_date「進行聚合查詢

{
	"aggs":{
		"group_by_word_count":{
			"terms":{
				"field":"word_count"
			}
		},
		
		"group_by_publish_date":{
			"terms":{
				"field":"publish_date"
			}
		}
	}
		
}

聚合查詢要使用」aggs「字段，後面的」group_by_word_count「以及」group_by_publish_date「是自定義的聚合查詢名稱，而後在」terms「字段下用」field「指明要聚合的字段，查詢結果以下：

"aggregations": {
        "group_by_publish_date": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": 795225600000,
                    "key_as_string": "1995-03-15 00:00:00",
                    "doc_count": 4
                },
                {
                    "key": 795312000000,
                    "key_as_string": "1995-03-16 00:00:00",
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 795398400000,
                    "key_as_string": "1995-03-17 00:00:00",
                    "doc_count": 1
                }
            ]
        },
        "group_by_word_count": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": 30000,
                    "doc_count": 3
                },
                {
                    "key": 4000,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 20000,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 50000,
                    "doc_count": 1
                }
            ]
        }
    }

b. 其餘功能函數的使用：

{
	"aggs":{
		"grades_word_count":{
			"stats":{
				"field":"word_count"
			}
		}
	}
		
}

上述查詢語句對「word_count」字段進行計算，查詢結果以下：

"aggregations": {
        "grades_word_count": {
            "count": 6,
            "min": 4000,
            "max": 50000,
            "avg": 27333.333333333332,
            "sum": 164000
        }
    }

求出了最小值，最大值，平均值等。

參考資料：

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html（阮一峯老師的博客，該博客還提到了中文分詞器ik的安裝，能夠參考）

相關文章
相關標籤/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公眾號
   歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
聯繫我們 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程