ElasticSearch基本操作

基本使用

1、查看集群中有哪些索引

GET /_cat/indices?v

2、创建索引索引名为product

PUT  /product?pretty

3、删除索引

DELETE  /product?pretty

4、新增文档并创建索引

语法格式为：

PUT /index/type/id
{
      "json数据"
}

index指索引名、type指索引的类型、id是这条数据的id。

PUT /shoes/product/1
{
    "name" : "NB 鞋子",
    "desc" :  "特别好的鞋子",
    "price" :  530,
    "producer" :  "NB producer",
    "tags": [ "实用", "美观" ]
}

5、查询文档

GET /shoes/product/1

6、修改修改分为全部修改和部分修改，全部修改就是直接替换，这种替换方式有一个不好，即使必须带上所有的field，才能去进行信息的修改

全部修改：

PUT /shoes/product/1
{
    "name" : "NB 鞋子",
    "desc" :  "特别好的鞋子",
    "price" :  700,
    "producer" :  "NB producer",
    "tags": [ "耐穿", "美观" ]
}


部分修改：

POST /shoes/product/1/_update
{
    "doc":{
        "name":"NB 新款鞋子"
    }
}

注：partal update实现原理：

partial update指的就是部分更新操作。例如

PUT /index/type/id，创建文档&替换文档，就是一样的语法

一般对应到应用程序中，每次的执行流程基本是这样的：
（1）应用程序先发起一个get请求，获取到document，展示到前台界面，供用户查看和修改
（2）用户在前台界面修改数据，发送到后台
（3）后台代码，会将用户修改的数据在内存中进行执行，然后封装好修改后的全量数据
（4）然后发送PUT请求，到es中，进行全量替换
（5）es将老的document标记为deleted，然后重新创建一个新的document

其实es内部对partal update的实际执行，跟传统的全量替换方式，几乎是一样的。

7、删除　　

DELETE  /shoes/product/1

8、查询

GET  /shoes/product/_search

query sring search的由来，因为search参数都t是以http请求的query string来附带的 ，查询返回的参数详解：

took：耗费了几毫秒
timed_out：是否超时，这里是没有
_shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）
hits.total：查询结果的数量，3个document
hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据
搜索商品名称中包含“鞋子”的商品，而且按照售价降序排序：GET /shoes/product/_search?q=name:NB&sort=price:desc

适用于临时的在命令行使用一些工具，比如curl，快速的发出请求，来检索想要的信息；但是如果查询请求很复杂，是很难去构建的 
在实际的生产环境中，几乎很少使用query string search

9、各种查询

query DSL

DSL：Domain Specified Language，特定领域的语言 
http request body：请求体，可以用json的格式来构建查询语法，比较方便，可以构建各种复杂的语法，比query string search肯定强大多了

查询所有的商品

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}
查询名称包含NB的商品，同时按照价格降序排序

GET /shoes/product/_search
{
　　"query" : {
　　　　"match" : {
　　　　"name" : "NB"
　　　　}
　　},
　　"sort": [ 
　　　　{ "price": "desc" }
　　]
}
分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}
指定要查询出来商品的名称和价格就可以

GET /shoes/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}
更加适合生产环境的使用，可以构建复杂的查询

query filter

搜索商品名称包含NB，而且售价大于300元的商品
GET /shoes/product/_search
{
　　"query" : {
   　　 "bool" : {
    　　    "must" : {
     　　  "match" : {
      　　  "name" : "NB"
      　　    }
     　　   },
   　　 "filter" : {
   　　     "range" : {
    　　        "price" : { "gt" : 300 }
    　　        }
   　　     }
  　　    }
　　}
}

full-text search（全文检索）

因为我们之前没有对比的数据，所以这里先post数据进去 
POST /shoes/product/2 
{ 
　　“name” : “NB 鞋子”, 
　　“desc” : “特别好的鞋子”, 
　　“price” : 720, 
　　“producer” : “NB two producer”, 
}

然后再来查询,producer这个字段，会先被拆解，建立倒排索引 ：

GET /shores/product/_search
{
　　"query" : {
   　　 "match" : {
   　　     "producer" : "NB producer"
   　　 }
 　　}
}

phrase search（短语搜索）

跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 
phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回

GET /shores/product/_search
{
　　"query" : {
    　　"match_phrase" : {
       　　 "producer" : "NB producer"
    　　}
　　}
}


highlight search（高亮搜索结果）

GET /shores/product/_search
{
　　"query" : {
    　　"match" : {
        　　"producer" : "producer"
   　　 }
　　},
　　"highlight": {
    　　"fields" : {
        　　"producer" : {}
    　　}
　　}
}

ElasticSearch基本操作

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