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elasticsearch常用操作_es查看所有索引

作者：我家小花儿 | 2024-04-27 22:40:16

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es查看所有索引

一、常用操作

（1）索引库操作

1、查询es中的所有索引库

GET /_cat/indices?v

2、创建索引库（并指定ik分词器）
PUT /es_db
{
"settings": {
"index":{
"analysis.analyzer.default.type":"ik_max_word"
}
}
}

需下载ik分词器：Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub

并解压到plugins/ik文件夹下

一般创建索引库使用如下配置：


PUT /es_db
{
  "settings": {
        "index":{
          "analysis.analyzer.default.type":"ik_max_word"
        }
  },
  "mappings":{
      "properties":{
          "id":{"type":"keyword","index":true,"store":true},
          "title":{"type":"text","index":true,"store":true},
          "content":{"type":"text","index":true,"store":true}
      }
  }
}

3、查询索引库
GET /es_db

4、删除索引库
DELETE /es_db

（2）文档操作

1、添加或修改文档（根据有无id判断）
PUT /es_db/_doc/1
{
"name":"sumengnan",
"desc":"我爱你中国",
"age":25
}
PUT /es_db/_doc/2
{
"name":"张三",
"desc":"中华人民共和国",
"age":20
}

2、查询文档
GET /es_db/_doc/1

3、删除文档
DELETE /es_db/_doc/1

二、基础查询操作

1、查询当前类型中所有的文档
GET /es_db/_doc/_search

2、条件查询,如查询age等于20的数据
GET /es_db/_doc/_search?q=age:20

3、小于等于条件查询，例如查询年龄小于23岁的
GET /es_db/_doc/_search?q=age:<=23

4、小于大于条件查询，例如查询年龄大于23岁的
GET /es_db/_doc/_search?q=age:>23

5、范围查询，查询age在20到22之间的数据
GET /es_db/_doc/_search?q=age[20 TO 22]

6、批量id查询，例如根据多个id查询数据
GET /es_db/_doc/_mget
{
"ids":[1,2]
}

7、分页查询 from=*&size=*
GET /es_db/_doc/_search?q=age:20&from=0&size=2

8、对结果只输出某些字段
GET /es_db/_doc/_search?_source=name,desc

9、对结果进行排序
GET /es_db/_doc/_search?sort=age:desc

三、DSL高级查询（精髓）

（1）query方式查询

说明：在es中存储的数据都会存在一个_score分值，分值越高越匹配。计算分值复杂需要一定时间

1、term不分词
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"term": {
"name":"张三"
}
}
}
}

2、match分词
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"match": {
"desc":"中国"
}
}
}
}
#match或分词：
GET /es_db/_search
{
"query":{
"match": {
"desc":{
"query":"人民中国",
"operator":"or"
}
}
}
}
}

3、multi_match多字段模糊匹配查询
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"张三",
"fields":["name","desc"]
}
}
}
}

4、query_string未指定字段查询(AND或OR大写)
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"query_string":{
"query":"张三 OR 我爱你"
}
}
}
}
5、query_string指定字段查询(AND或OR大写)
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"query_string":{
"query":"张三 OR 我爱你",
"fields":["name","desc"]
}
}
}
}

6、range范围查询
说明：gte:大于等于，lte:小于等于，gt：大于，lt:小于，now：当前时间
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":23,
"lte":25
}
}
}
}
}

7、from,size分页、_source输出字段、sort排序等查询
GET /es_db/_doc/_search
{
"from":0,
"size":2,
"_source":["name","desc"],
"sort":{
"age":"desc"
},
"query":{
"match": {
"desc":"中国"
}
}
}
}

8、前缀匹配
GET /es_db/_search
{
"query":{
"prefix": {
"desc.keyword": {
"value": "我爱"
}
}
}
}
}

（2）filter方式查询

说明：不会计算相关分值，也不会对结果进行排序，效率高。查询的结果可以被缓存。
GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"term":{
"name":"张三"
}
}
}
}
}
}

（3）bool查询

GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"bool":{
"must": [
{"match": {
"gender": "男"
}},
{"match":{
"address": "中国"
}}
],
"must_not": [
{"match":{
"age": "18"
}}
],
"should":[
{"match":{
"lastname": "张"
}}
]
}
}
}

性别是男，地址是中国，年龄不能是18，最好姓张（不是也没事，影响分值而已）

（4）通配符查询

GET /es_db/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"wildcard": {"title": "*网*"}}
]
}
}
}

四、mapping映射有关

1、获取索引库映射信息
GET /es_db/_mapping

2、创建索引库并指定静态映射
说明：keyword不会分词（能聚合、排序），text会分词（不能聚合、排序），index建立索引，store是否存储（不存储查不到，一般只需搜索而不需展示到页面的才设置false，如地址）
PUT /es_db
{
"mappings":{
"properties":{
"name":{"type":"keyword","index":true,"store":true},
"desc":{"type":"text","index":true,"store":true},
"age":{"type":"integer","index":true,"store":true}
}
}
}

附：映射字段数据类型：

1、简单数据类型：

字符型：text
数字型：long,integer,shrot,byte,double,float
日期类型：date
布尔类型：boolean
二进制：binary

2、复杂数据类型：

数组类型：不需要专门的类型来定义数组
对象数据类型：object，单独的json对象
嵌套数据类型：nested，关于json对象的数组

3、地理数据类型：

地理点数据类型：geo_point,经纬度点
地理形状数据类型：geo_shape,多边形的复杂地理形状

4、专门数据类型：

ipv4数据类型：ip协议为ipv4的地址。
完成数据类型：completion，提供自动补全的建议
单词计数数据类型：token_count,统计字符串中单词的数量
不被分词数据类型：keyword

3、静态映射同时指定分词器(一般不用这个，指定全局的就好了)
PUT /es_db
{
"mappings":{
"properties":{
"name":{"type":"keyword","index":true,"store":true,"analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_max_word"},
"desc":{"type":"text","index":true,"store":true,"analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_max_word"},
"age":{"type":"integer","index":true,"store":true,"analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_max_word"}
}
}
}

五、整合springboot

（1）添加依赖


        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

（2）注入RestHighLevelClient


    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

（3）插入数据


        //模拟json数据
        HashMap<Object, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("username","sumengnan");
        map.put("password","123456");
 
        //创建一个批量写入请求
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        //索引库请求
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("user","_doc");
        indexRequest.source(JSON.toJSONString(map),XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(indexRequest);
        try {
            //bulk是批量写入
            //mget是批量读取
            BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(bulk.buildFailureMessage());
            if (!bulk.hasFailures()) {
                System.out.println("ok");
            }else{
                System.out.println("no ok");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

（4）查询数据


        //构建搜索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("user");
 
        //构建搜索源
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.from(1);
        searchSourceBuilder.size(4);
        //设置查询
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("username", "sumengnan");
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        //设置高亮
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("username");
        highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");//设置前缀标签
        highlightBuilder.postTags("<span>");//设置后缀标签
        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
 
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);//搜索源加入搜索请求
 
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        for (SearchHit hit : searchResponse.getHits()) {
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            System.out.println(sourceAsMap);
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            HighlightField username = highlightFields.get("username");
            Text[] fragments = username.getFragments();
            for (Text fragment : fragments) {
                return fragment.string();
            }
        }
        return Collections.emptyMap();

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