Elasticsearch(四)——ES基本操作_elasticsearch 添加数据

一、Rest风格说明(非常重要)

Rest风格一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。 它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基于Rest命令说明

二、删除索引图形化操作

三、创建索引

1. 创建一个索引

PUT  /索引名/类型名/文档id(数据) 
{
    请求体
}
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下图执行信息显示：
_index:索引名
_type:类型名
_id：文档id
完成了自动增加了索引！，数据也成功的添加了，这就是学习初期把它理解为数据库的原因。

2. 点击数据浏览——》选择相应的索引
   

四、指定字段的类型

下图是创建索引，定义数据的类型
mappings: 定义个类型
properties:自定属性

五、根据上面的规则，使用GET请求

六、查看默认的文档信息

1. 类型（type）默认就是一个_doc
   
   
2. 自己的文档字段没有指定，那么ES就会给我们默认配置字段类型
   例如下图中只是添加了数据，但是没有指定数据类型
   

七、扩展：_cat

通过命令查看elasticsearch索引情况，通过get _cat可以获得ES当前很多信息

八、修改文档信息（put或者post） 提交还是PUT即可，然后覆盖

1. 使用PUT进行修改
   put可以添加也可以进行修改，但是在修改的如果是部分修改，会将没有修改的值置空。同时修改的版本号也会改变由1变成了N.
   

2. POST修改
   格式：post /索引/文档/数据库/_update
post修改可以实现部分修改
   
   

九、删除索引

delete 索引 //直接删除整个索引
delete /索引名称/类型名称/文档id 删除索引下的某一个文档

1. 删除索引
   
   
2. 添加一条文档，并删除它
   

十、关于文档的基本操作（重点）

1. 使用PUT增加数据

PUT /ceshi/user/1
{
  "name" : "款神说",
  "age": 23,
  "desc":"易擦偶偶你世纪东方流口水京东方",
  "tags":["技术宅","温暖", "直男"]
 
}
PUT /ceshi/user/2
{
  "name" : "张三",
  "age": 23,
  "desc":"法外",
  "tags":["游戏","交友"]
 
}

PUT /ceshi/user/3
{
  "name" : "历史",
  "age": 23,
  "desc":"爱笑",
  "tags":["机车","交友"]
 
}
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2. 获取索引库中的某一条文档数据
   
3. 更新数据 (不是完整的会将其它值置空)

PUT /ceshi/user/1
{
  "name": "王五"
}
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4. post方式修改（可以想改哪个改哪个）

POST /ceshi/user/1/_update
{
   "doc": {  //这块需要指定为doc
     "name" : "孙悟空"
   }
}
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5. 简单地搜索
   格式：get 索引/类型/文档?q=字段名：值…
   或者 post 索引/类型/文档?q=字段名：值…

POST /ceshi/user/_search?q=age:23
POST /ceshi/user/_search?q=name:张三
GET /ceshi/user/_search?q=name:张三
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name类型是keyword，整体搜索

十一、复杂查询

复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询）

1. score 值越高匹配程度越大
   
   

2. 模糊查询

• 查询的参数体是JSON结构

GET /ceshi/user/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  }
}
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• Hits对应Java中的hit对象
  hit中由索引和文档的信息、查询的结果总数、然后就是查询出来的具体的文档，数据中的东西都可以遍历出来。分数：可以判断更加符合预期的结果
  

• 筛选指定字段

GET /ceshi/user/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","age"]  //筛选指定字段
}
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3. 排序

GET /ceshi/user/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","age"],
  "sort": [
    {
      "_id": {   //filed修改为指定字段
        "order": "asc" //排序方式为desc或者asc
      }
    }
  ]
}
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4. 分页
   数据下标从0开始

GET /ceshi/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  }, 
  "_source": ["name", "age"]
  ,"sort": [
    {
      "_id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
  ,"from": 0  //分页从0开始
  ,"size": 2  //每页大小为2
}
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5. 布尔值查询
   must （and），所有的条件都要符合， where id =1 and name =XXX
   
   6 should（or），所有的条件都要符合， where id =1 or name =XXX
   
6. must_not（not），所有的条件都要符合， where age != XXX
   
7. 过滤器(可以使用多个条件查询)
   filter 相当于 > < >= <=
   gt 表示大于
   lt 表示小于
   gte 表示大于等于
   lte 表示小于等于

9. 匹配多个条件
   多个条件使用空格隔开就好，只要满足其中一个结过就可以被查出，这个时候可以通过分值进行基本判断
   
10. 精确查询
    term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查找的。
    关于分词：

• term，直接查询精确的
• match，会使用分词器解析！(先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询)

10. 两个类型keyword text
    keyword 全词匹配
    text 会进行拆分

中文使用ik分词器

term 解析

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name":"狂神说Java name",
  "desc": "狂神说Java desc"
  
}

PUT testdb/_doc/2
{
  "name":"狂神说Java name",
  "desc": "狂神说Java desc2"
  
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword"
  ,"text":"狂神说Java name"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "狂神说Java name"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "狂"
      }
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc" : {
        "value": "狂神说Java desc"
      }
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc" :  "狂神说Java desc"
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂 "
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "desc": "狂神说Java desc"
    }
  }
}
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11. 高亮查询
    搜索相关的结果可以高亮显示
    

在自定义高亮标签

总结

这些其实mysql也可以，但是比较慢

• 匹配
• 按条件匹配
• 精确匹配
• 区间范围匹配
• 匹配字段过滤
• 多条件查询
• 高亮查询
• 倒排索引