ElastaticSearch ---- es基础概念及命令

Elasticsearch 介绍

• Elasticsearch 是一个高度可扩展且开源的全文检索和分析引擎。可以快速且近实时地存储，检索以及分析海量数据。

Elasticsearch 应用场景：

• 提供搜索和自动完成功能。

• ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana )，Logstash收集数据或日志，Elasticsearch聚合统计分析数据，Kibana可视化。

为什么不用Mysql？

• 为什么不用Mysql？

解答：Mysql在做模糊查询时，使用左模糊不会走索引，会遍历全表，速度比较慢。

Mysql数据库并不支持分词。

• Elasticsearch搜索到的数据，是可以根据评分排序或过滤的。

• Elasticsearch会对数据进行分词，支持相关性查询，不是完全准确的关键字也能搜出相关的结果

Elasticsearch底层

• Elasticsearch是基于倒排索引的。

倒排索引(Inverted index)，也常被称为反向索引，被用来存储在全文搜索下某个单词在文档中的存储位置的映射。

它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。

一、概念

• Index(索引) ：

Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。类似单个数据库。

• Document(文档)：

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

相当于关系型数据库中的表中的一行记录。

Document 使用 JSON 格式表示。

• Type(类型)：

Type其相当于关系型数据库中的表。

Document 可以分组。比如weather这个Index里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组。

这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。

不同的 Type 中同一个字段 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。

Type是通过mapping定义的。mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型这3个方面的定义，相当于关系型数据库中的schema。

• Node 与 Cluster ：

单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。

• _shards(分片)：

分片。每个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，分片有助于横向扩展，N个分片会被尽可能平均地（rebalance）分配在不同的节点上。

水平拓展，减小单个节点的压力，提高性能。

• replica(副本)：

故障转移，容错。在 shard/node 故障的情况下提供了高可用性。

二、常用请求：

• POST请求 ：新建记录

• PUT请求： 更新记录

  PUT和POST的区别，详情见： https://www.cnblogs.com/zklidd/p/6114302.html

• DELETE请求 ：删除记录。

• GET 请求：查看记录

三、常用命令

• es查询所有记录:

使用 GET 方法，直接请求/索引名称/类型名称/_search，就会返回所有记录。

• es根据id查询：

使用 GET 方法，直接请求 /索引名称/类型名称/文档Id。

	GET 索引名称/类型名称/具体id

如果是在服务器中，也可以使用以下命令：

curl -XGET http://es集群ip:9200/索引名称/类型名称/具体id?pretty  

• es查看所有索引：

以下的v是用来要求在结果中返回表头的.

 GET /_cat/indices?v 

• es新增记录:

向指定的 /索引名称/类型名称/ 发送 POST 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/accounts/person发送请求，就可以新增一条人员记录。

POST /索引名称/类型名称/

示例如下：

POST /accounts/person
{
  "name": "lin",
  "date": "2020-10-24",
  "order_hour": "08",
  "day": "20201024",
  "area": "广东"
}

也可以在服务器中，直接用curl去新增数据，示例如下：

curl -XPOST http://es集群ip:9200/accounts/person -d '{"name": "lin","date": "2020-10-24","order_hour": "08","day": "20201024","area": "广东"}'

• es删除记录：

  DELETE /索引名称/类型名称/具体的id

• es新增索引：

  PUT /book #put /book 代表put请求，含义是添加一个索引，book是索引名
  {
  "settings": { #settings指的是设置索引，库的属性
  "number_of_replicas": 1 #number_of_replicas:是备份数量
  , "number_of_shards": 5 #number_of_shards:是分片数量
  }
  ,"mappings": { #mappings是映射的含义 mappings里面包含类型也就是表的定义；
  "novel":{ #novel 是自定义的指的是类型名，相当于表名
  "properties":{ #properties 是属性的意思；相当于里面放着表的属性也就是列名
  "name":{ #name是表的其中一个字段；
  "type":"text", #type是表中name这个字段的数据类型
  "analyzer":"ik_max_word", #analyzer 表示分词的类型；
  "index":true #index含义是是否要被检索到，默认是true
  },
  "author":{ # author是一个字段名；
  "type":"keyword", #keyword 是这个字段的类型；
  "index":true
  },
  "price":{
  "type":"long",
  "index":true
  },
  "pubdate":{
  "type":"date", #pubdate 的格式是date，日期类型；
  "index":true,
  "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" #format指的是日期的格式类型；
  },
  "decr":{
  "type":"text",
  "index":true
  },
  "count":{
  "type":"long",
  "index":false
  }
  }
  }
  }
  }

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_52578409/article/details/110493719

• es新增字段：
  格式如下：

  PUT /索引名称/_mapping/类型名称

  {
  "properties": {
  "属性名称": {
  "type": "long"
  }
  }
  }

示例如下：

PUT /index_order/_mapping/type_order
{
"properties": {
  "delivery15kg": {
	"type": "long"
  }
}
}

• 参数 pretty=true 表示以易读的格式返回。

  GET 索引名称/_search?pretty=true

• _search:

/_search：所有索引，所有type下的所有数据都搜索出来;

/索引名称/_search：指定一个index，搜索其下所有type的数据;

/索引名称1,索引名称2/_search：同时搜索两个index下的数据;

/*索引/_search：按照通配符星号去匹配多个索引;

/索引名称/类型名称/_search：搜索一个index下指定的type的数据;

/索引名称/类型名称1,类型名称2/_search：可以搜索一个index下多个type的数据;

/索引名称1,索引名称2/类型名称1,类型名称2/_search：搜索多个index下的多个type的数据;

/_all/类型名称1,类型名称2/_search：_all，可以代表搜索所有index下的指定type的数据;

• es 查询索引的字段结构/数据结构

  GET /索引名称/_mapping

• es 添加/更新别名：

  PUT /索引名称/_alias/别名名称

• es 查询别名：

  GET /索引名称/_alias

• 分页搜索的语法size：

GET /_search?size=10

GET /_search?size=10&from=0

GET /_search?size=10&from=20

四、返回内容：

格式如下：

{
  "took": 80,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 19,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "order_dept",
        "_type": "order_dept_hour",
        "_id": "007",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "20250816027R0030",
          "dept_code": "020",
          "order_date": "2025-08-27",
          "order_num": 520,
          "hour": "14"
        }
      }
	  
	  
}

具体的解释如下：

took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，

hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。

    * total：返回记录数，本例是2条。
	
    * max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
	
    * hits：返回的记录组成的数组。
	
	* _score字段，表示匹配的程度，分值越高就代表越匹配。
	
	* _source： 表示字段。

es 7.0 增删改查

es 7.0中只有索引和文档(记录)，没有类型(type)了。

详情见： https://www.cnblogs.com/expiator/p/17480944.html

参考资料：

http://blog.itpub.net/29715045/viewspace-2653369/

https://blog.csdn.net/qq_29580525/article/details/80908523

https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5293250.html

http://doc.codingdict.com/elasticsearch/0/

https://www.zhihu.com/question/323811022