
PUT /product/phone/1
{
  "name" : "苹果14proMax",
  "desc" : "苹果手机双十一大促销，立减1000元！！！",
  "price" : "7999",
  "business" : "apple store",
  "tags" : ["shuma","dianzi"]
}

使用指定id查询商品数据

GET product/phone/1

删除商品索引库

DELETE product

修改商品数据PUT方法(全局更新)

使用put方法就相当于将之前的数据删除，将新的数据添加上去。


PUT /product/phone/1
{
  "desc" : "使用put修改之后的数据！"
}

修改商品数据POST方法(局部更新)

使用POST方法只修改指定的字段


POST /product/phone/1/_update
{
  "doc" :{
    "desc" : "这是使用post修改的数据!"
  }
}

查看数据：

查看所有数据

相当与全表扫描

GET /product/_search

took：耗费了523毫秒

shards：分片的情况

hits：获取到的数据的情况

total：总的数据条数

max_score：所有数据里面打分最高的分数

_index: "product" index名称

_type: "phone" type的名称

_id:"2" id号

_score: 分数，这个分数越大越靠前出来，也就是匹配度越高越靠前

再添加两条数据，用于后面的测试


PUT /product/phone/2
{
  "name" : "苹果14",
  "desc" : "苹果手机双十一大促销，立减1000元！！！",
  "price" : "4999",
  "business" : "apple store",
  "tags" : ["shuma","dianzi"]
}
PUT /product/phone/3
{
  "name" : "华为P40",
  "desc" : "华为手机双十一大促销，立减999元！！！",
  "price" : "5999",
  "business" : "huawei store",
  "tags" : ["shuma","dianzi"]
}

三、使用DSL语言

查询所有商品

使用match_all查询全部


GET /product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
 
    }
  }
}

条件查询

使用match可进行模糊或精准查询


GET /product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name" : "苹果14"
    }
  }
}

查询效果如下

按照价格排序

使用 sort ,排序字段为text类型的会报错，设置为keyword类型，这里在语法中设置，可以在创建的时候将属性设置为keyword类型。


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name" : "苹果14"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price.keyword": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

效果如下，商品根据价格进行倒序排序：

实现分页查询

from 从第几页开始，size每页数据条数


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name" : "苹果14"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price.keyword": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 1
}

设置为从第0页开始，每页一条数据，效果如下图：

返回指定字段的所有数据

使用_source实现，他和query平级


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
      
    }
  },
  "_source": ["name","price"]
}

只查出所有数据的名称和价格字段，效果如下：

多个查询条件（bool ）

bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含以下操作符：
must：多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not ：多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should ：至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组

操作：查询名称里带有苹果的，并且价格大于6000元的数据


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name" : "苹果"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range":{
            "price" : {
              "gt" : "6000"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

使用 filter 操作符进行过滤，它包含的操作符 range 代表范围，其中"gt"为大于号，"lt"为小于号，查询效果如下，只有一个数据，因为另一个名字带苹果的价格小于6000元：

不分词，精确匹配（match_phrase）

操作：查询名字为苹果14的商品


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "苹果14"
    }
  }
}

如图，只查到了苹果14：

查询结果高亮显示 (highlight)

使用highlight，和query平级

查询名字中带苹果14的商品，并高亮显示


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "苹果14"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name" : {}
    }
  }
}

高亮显示的字段会被<em></em>包裹，可以修改高亮显示的效果，查询结果如下：

四、聚合分析

计算每个标签tag下商品的数量

terms 允许指定多个匹配条件，group_by_tag为自定义名称

注意：聚合的字段必须为keyword类型，如果是text类型的会报错


GET /product/phone/_search
{
  "aggs": {
    "group_by_tag": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

效果如下

查询商品名称里包含苹果的，并计算每个tags下商品的数量


GET /product/phone/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "苹果"
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_tag": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

效果如下

设置索引类型

为了防止因为不是keword类型进行聚合错做而报错，重新创建并设置类型


PUT /product2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type":"text"
      },
      "price":{
        "type":"keyword"
      }
    }
  }
}

设置完类型之后，进行赋值，使用put方法，上面演示过了，这里跳过。

查看映射

GET product2/_mapping

查看刚刚创建的索引映射，效果如下，可以看到name的类型为text，price的类型为keword

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