Elasticsearch

Elasticsearch

操作索引

基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库,本质也是存储数据,很多概念与MySQL类似的。

对比关系:

索引(indices)--------------------------------Databases 数据库

​ 类型(type)-----------------------------Table 数据表

​ 文档(Document)----------------Row 行

​ 字段(Field)-------------------Columns 列

详细说明:

概念 说明

索引库(indices) indices是index的复数,代表许多的索引,

类型(type) 类型是模拟mysql中的table概念,一个索引库下可以有不同类型的索引,比如商品索引,订单索引,其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱,因此未来版本中会移除这个概念

文档(document) 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息,就是一个文档

字段(field) 文档中的属性

映射配置(mappings) 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

另外,在SolrCloud中,有一些集群相关的概念,在Elasticsearch也有类似的:

索引集(Indices,index的复数):逻辑上的完整索引

分片(shard):数据拆分后的各个部分

副本(replica):每个分片的复制

创建索引

语法

Elasticsearch采用Rest风格API,因此其API就是一次http请求,可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式:

请求方式:PUT

请求路径:/索引库名

请求参数:json格式:

{

"settings": {

"number_of_shards": 3,

"number_of_replicas": 2

}

}

settings:索引库的设置

number_of_shards:分片数量

number_of_replicas:副本数量

测试

先用RestClient来试试

{

"settings": {

"number_of_shards": 3,

"number_of_replicas": 2

}

}

使用kibana创建

kibana的控制台,可以对http请求进行简化,示例:

PUT taotao

{

"settings": {

"number_of_shards": 1,

"number_of_replicas": 0

}

}

相当于是省去了elasticsearch的服务器地址,而且还有语法提示,非常舒服。

查看索引设置

语法

Get请求可以帮我们查看索引信息,格式:

GET /索引库名

GET /taotao

或者,我们可以使用*来查询所有索引库配置

GET *

删除索引

删除索引使用DELETE请求

语法

DELETE /索引库名

也可以用HEAD请求,查看索引是否存在:

HEAD taotao

映射配置

索引有了,接下来肯定是添加数据。不过数据存储到索引库中,必须指定一些相关属性,在学习Lucene中我们都见到过,包括到不限于:

字段的数据类型

是否要存储

是否要索引

是否分词

分词器是什么

只有配置清楚,Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建(不一定)

创建映射字段

语法

请求方式依然是PUT

PUT /索引库名/_mapping/类型名称

{

"properties": {

"字段名": {

"type": "类型",

"index": true,

"store": true,

"analyzer": "分词器"

}

}

}

类型名称:就是前面将的type的概念,类似于数据库中的不同表

字段名:任意填写 ,可以指定许多属性,例如:

type:类型,可以是text、long、short、date、integer、object等

index:是否索引,默认为true

store:是否存储,默认为false

analyzer:分词器,这里的ik_max_word即使用ik分词器

示例

发起请求:

PUT blog1/_mapping/goods

{

"properties": {

"title": {

"type": "text",

"analyzer": "ik_max_word"

},

"images": {

"type": "keyword",

"index": "false"

},

"price": {

"type": "float"

}

}

}

响应结果:

{

"acknowledged": true

}

查看映射关系

语法:

GET /索引库名/_mapping

示例:

GET /blog1/_mapping

响应:

{

"blog1": {

"mappings": {

"goods": {

"properties": {

"images": {

"type": "keyword",

"index": false

},

"price": {

"type": "float"

},

"title": {

"type": "text",

"analyzer": "ik_max_word"

}

}

}

}

}

}

字段属性详解

1)type

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富:

String类型,又分两种:

text:可分词,不可参与聚合

keyword:不可分词,数据会作为完整字段进行匹配,可以参与聚合

Numerical:数值类型,分两类

基本数据类型:long、interger、short、byte、double、float、half_float

浮点数的高精度类型:scaled_float

需要指定一个精度因子,比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储,取出时再还原。

Date:日期类型

elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储,但是建议我们存储为毫秒值,存储为long,节省空间。

2)index

index影响字段的索引情况。

true:字段会被索引,则可以用来进行搜索。默认值就是true

false:字段不会被索引,不能用来搜索

index的默认值就是true,也就是说你不进行任何配置,所有字段都会被索引。

但是有些字段是我们不希望被索引的,比如商品的图片信息,就需要手动设置index为false。

3)store

是否将数据进行额外存储。

在学习lucene和solr时,我们知道如果一个字段的store设置为false,那么在文档列表中就不会有这个字段的值,用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在Elasticsearch中,即便store设置为false,也可以搜索到结果。

原因是Elasticsearch在创建文档索引时,会将文档中的原始数据备份,保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示,哪些不显示。

而如果设置store为true,就会在_source以外额外存储一份数据,多余,因此一般我们都会将store设置为false,事实上,store的默认值就是false。

4)boost

激励因子,这个与lucene中一样

其它的不再一一讲解,用的不多,大家参考官方文档

新增数据

随机生成id

通过POST请求,可以向一个已经存在的索引库中添加数据。

语法:

POST /索引库名/类型名

{

"key":"value"

}

示例:

POST /blog1/goods/

{

"title":"小米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":2699.00

}

响应:

{

"_index": "blog1",

"_type": "goods",

"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",

"_version": 1,

"result": "created",

"_shards": {

"total": 3,

"successful": 1,

"failed": 0

},

"_seq_no": 0,

"_primary_term": 2

}

通过kibana查看数据:

get _search

{

"query":{

"match_all":{}

}

}

{

"_index": "blog1",

"_type": "goods",

"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",

"_version": 1,

"_score": 1,

"_source": {

"title": "小米手机",

"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price": 2699

}

}

_source:源文档信息,所有的数据都在里面。

_id:这条文档的唯一标示,与文档自己的id字段没有关联

自定义id

如果我们想要自己新增的时候指定id,可以这么做:

POST /索引库名/类型/id值

{

...

}

示例:

POST /blog1/goods/2

{

"title":"大米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":2899.00

}

得到的数据:

{

"_index": "blog1",

"_type": "goods",

"_id": "2",

"_score": 1,

"_source": {

"title": "大米手机",

"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price": 2899

}

}

智能判断

在学习Solr时我们发现,我们在新增数据时,只能使用提前配置好映射属性的字段,否则就会报错。

不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。

事实上Elasticsearch非常智能,你不需要给索引库设置任何mapping映射,它也可以根据你输入的数据来判断类型,动态添加数据映射。

测试一下:

POST /blog1/goods/3

{

"title":"超米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":2899.00,

"stock": 200,

"saleable":true

}

我们额外添加了stock库存,和saleable是否上架两个字段。

来看结果:

{

"_index": "blog1",

"_type": "goods",

"_id": "3",

"_version": 1,

"_score": 1,

"_source": {

"title": "超米手机",

"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price": 2899,

"stock": 200,

"saleable": true

}

}

在看下索引库的映射关系:

{

"blog1": {

"mappings": {

"goods": {

"properties": {

"images": {

"type": "keyword",

"index": false

},

"price": {

"type": "float"

},

"saleable": {

"type": "boolean"

},

"stock": {

"type": "long"

},

"title": {

"type": "text",

"analyzer": "ik_max_word"

}

}

}

}

}

}

stock和saleable都被成功映射了。

修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT,就是修改了。不过修改必须指定id,

id对应文档存在,则修改

id对应文档不存在,则新增

比如,我们把id为3的数据进行修改:

PUT /blog1/goods/3

{

"title":"超大米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":3899.00,

"stock": 100,

"saleable":true

}

删除数据

删除使用DELETE请求,同样,需要根据id进行删除:

语法

DELETE /索引库名/类型名/id值

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