Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作

day08-Elasticsearch

黑马商城作为一个电商项目，商品的搜索肯定是访问频率最高的页面之一。目前搜索功能是基于数据库的模糊搜索来实现的，存在很多问题。

首先，查询效率较低。

由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。黑马商城的商品表中仅仅有不到9万条数据，基于数据库查询时，搜索接口的表现如图：

改为基于搜索引擎后，查询表现如下：

需要注意的是，数据库模糊查询随着表数据量的增多，查询性能的下降会非常明显，而搜索引擎的性能则不会随着数据增多而下降太多。目前仅10万不到的数据量差距就如此明显，如果数据量达到百万、千万、甚至上亿级别，这个性能差距会非常夸张。

其次，功能单一

数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户搜索的关键字。而在搜索引擎中，用户输入出现个别错字，或者用拼音搜索、同义词搜索都能正确匹配到数据。

综上，在面临海量数据的搜索，或者有一些复杂搜索需求的时候，推荐使用专门的搜索引擎来实现搜索功能。

目前全球的搜索引擎技术排名如下：

排名第一的就是我们今天要学习的elasticsearch.

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，支持的功能非常多，例如：

代码搜索

商品搜索

解决方案搜索

地图搜索

另外，elasticsearch还有关联的一整套技术栈，包含Kibana、Logstash等组件，称为ELK。被广泛应用在日志数据分析、系统实时监控等领域。而elasticsearch则是这套组件中的核心：

因此，课堂中我们专注于elasticsearch的学习即可。

通过今天的学习大家要达成下列学习目标：

• 理解倒排索引原理
• 会使用IK分词器
• 理解索引库Mapping映射的属性含义
• 能创建索引库及映射
• 能实现文档的CRUD

1.初识elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene库实现的，Restful风格的，分布式搜索和数据分析引擎。基于倒排索引技术，实现了高性能的全文检索和数据分析功能。官方网站如下：

本章我们就一起来初步了解一下Elasticsearch的基本原理和一些基础概念。

1.1.倒排索引

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排 索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1.正向索引

我们先来回顾一下正向索引。

例如有一张名为tb_goods的表：

|--------|-----------|-----------|
| id | title | price |
| 1 | 小米手机 | 3499 |
| 2 | 华为手机 | 4999 |
| 3 | 华为小米充电器 | 49 |
| 4 | 小米手环 | 49 |
| ... | ... | ... |

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。

因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图：

说明：

• 1）检查到搜索条件为like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据
• 2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到id为1的数据
• 3）判断数据中的title字段值是否符合条件
• 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
• 5）回到步骤1

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，得到一个个词条
• 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
• 因为词条唯一性，可以给词条创建正向索引

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

正向索引

|------------|-----------|-----------|
| id（索引） | title | price |
| 1 | 小米手机 | 3499 |
| 2 | 华为手机 | 4999 |
| 3 | 华为小米充电器 | 49 |
| 4 | 小米手环 | 49 |
| ... | ... | ... |

倒排索引

|------------|----------|
| 词条（索引） | 文档id |
| 小米 | 1，3，4 |
| 手机 | 1，2 |
| 华为 | 2，3 |
| 充电器 | 3 |
| 手环 | 4 |

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：

流程描述：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入条件分词 ，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高 ），即可得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引 是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
• 而倒排索引 则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序

1.2.基础概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

1.2.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document） 存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}
{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}
{
    "id": 3,
    "title": "华为小米充电器",
    "price": 49
}
{
    "id": 4,
    "title": "小米手环",
    "price": 299
}

因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

1.2.2.索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。

因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：

商品索引

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}

{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}

{
    "id": 3,
    "title": "三星手机",
    "price": 3999
}

用户索引

{
    "id": 101,
    "name": "张三",
    "age": 21
}

{
    "id": 102,
    "name": "李四",
    "age": 24
}

{
    "id": 103,
    "name": "麻子",
    "age": 18
}

订单索引

{
    "id": 10,
    "userId": 101,
    "goodsId": 1,
    "totalFee": 294
}

{
    "id": 11,
    "userId": 102,
    "goodsId": 2,
    "totalFee": 328
}

• 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
• 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
• 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.2.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

|-----------|-------------------|----------------------------------------------------------|
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
| Table | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |

如图：

那是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长之处：

• Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
• Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

• 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
• 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
• 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

1.4.安装

我们要安装的内容包含3部分：

• elasticsearch
• kibana

首先Elasticsearch不用多说，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。

然后是Kibana，Elasticsearch对外提供的是Restful风格的API，任何操作都可以通过发送http请求来完成。不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。这些规范我们肯定记不住，因此我们要借助于Kibana这个服务。

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

• 对Elasticsearch数据的搜索、展示
• 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
• 对Elasticsearch的集群状态监控
• 它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

1.4.1.安装elasticsearch

通过下面的Docker命令即可安装单机版本的elasticsearch：

docker run -d \
  --name es \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  --privileged \
  --network hmall \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1

注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。

如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

1.4.2.安装Kibana

通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hmall \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

1.5.IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

1.5.1.安装IK分词器

方案一：在线安装

运行一个命令即可：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

然后重启es容器：

docker restart es

方案二：离线安装

如果网速较差，也可以选择离线安装。

首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[
    {
        "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

找到课前资料提供的ik分词器插件，课前资料提供了7.12.1版本的ik分词器压缩文件，你需要对其解压：

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录：

最后，重启es容器：

docker restart es

1.5.2.使用IK分词器

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分
• ik_max_word：最细粒度切分

我们在Kibana的DevTools上来测试分词器，首先测试Elasticsearch官方提供的标准分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "马",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "学",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "习",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "太",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "棒",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 10
    }
  ]
}

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。

我们再测试IK分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

执行结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

1.5.3.拓展词典

随着互联网的发展，"造词运动"也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如："泰裤辣"，"传智播客" 等。

IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "泰",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "裤",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "辣",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看到，传智播客和泰裤辣都无法正确分词。

所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
泰裤辣

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "泰裤辣",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

1.5.4.总结

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时，对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

2.索引库操作

Index就类似数据库表，Mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建Index和Mapping

2.1.Mapping映射属性

Mapping是对索引库中文档的约束，常见的Mapping属性包括：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index：是否创建索引，默认为true
• analyzer：使用哪种分词器
• properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（Mapping）：

|------|-----------|-----------|-----------|-----------------|-----------------|---------|
| 字段名 || 字段类型 | 类型说明 | 是否 参与搜索 | 是否 参与分词 | 分词器 |
| age || integer | 整数 | * | * | ------ |
| weight || float | 浮点数 | * | * | ------ |
| isMarried || boolean | 布尔 | * | * | ------ |
| info || text | 字符串，但需要分词 | * | * | IK |
| email || keyword | 字符串，但是不分词 | * | * | ------ |
| score || float | 只看数组中元素类型 | * | * | ------ |
| name | firstName | keyword | 字符串，但是不分词 | * | * | ------ |
| name | lastName | keyword | 字符串，但是不分词 | * | * | ------ |

2.2.索引库的CRUD

由于Elasticsearch采用的是Restful风格的API，因此其请求方式和路径相对都比较规范，而且请求参数也都采用JSON风格。

我们直接基于Kibana的DevTools来编写请求做测试，由于有语法提示，会非常方便。

2.2.1.创建索引库和映射

基本语法：

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名，可以自定义
• 请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

示例：

# PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2.2.2.查询索引库

基本语法：

• 请求方式：GET
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：无

格式：

GET /索引库名

示例：

GET /heima

2.2.3.修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

示例：

PUT /heima/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

2.2.4.删除索引库

语法：

• 请求方式：DELETE
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

示例：

DELETE /heima

2.2.5.总结

索引库操作有哪些？

• 创建索引库：PUT /索引库名
• 查询索引库：GET /索引库名
• 删除索引库：DELETE /索引库名
• 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆

非常感谢您阅读到这里，创作不易！如果这篇文章对您有帮助，希望能留下您的点赞 👍 关注 💖 收藏 💕 评论 💬 感谢支持！！！

听说 三连能够给人 带来好运！更有可能年入百w，进入大厂，上岸

[ 本文作者 ]   软工菜鸡
[ 博客链接 ]   https://blog.csdn.net/m0_67184231
[ 版权声明 ]   如果您在非 CSDN 网站内看到这一行，
说明该死的侵权网络爬虫可能在本人还没有完整发布的时候就抓走了我的文章，
可能导致内容不完整，请去上述的原文链接查看原文。