2019最新Elastic Search6.5.4电商网站商品管理 （增删改查，聚合分析，下钻分析，嵌套聚合）

假如：有一个电商网站，需要为其基于ES构建一个后台系统，提供一下功能：
　１.对商品信息进行CRUD（增删改查）操作

   添加格式：
   PUT /index/type/id
    		{
    			"json数据"
    		｝

１.１新增商品，新增文档，建立索引

 PUT /ecommerce/product/1     PUT/索引/类型/id
    {
        "name" : "gaolujie yagao",     商品名称
        "desc" :  "gaoxiao meibai", 	  商品功效
        "price" :  30,				  商品价格 
        "producer" :      "gaolujie producer",		商品介绍
        "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]			标签
    }
    PUT /ecommerce/product/2
    {
        "name" : "jiajieshi yagao",
        "desc" :  "youxiao fangzhu",
        "price" :  25,
        "producer" :      "jiajieshi producer",
        "tags": [ "fangzhu" ]
    }
    PUT /ecommerce/product/3
    {
        "name" : "zhonghua yagao",
        "desc" :  "caoben zhiwu",
        "price" :  40,
        "producer" :      "zhonghua producer",
        "tags": [ "qingxin" ]
    }
    PUT /ecommerce/product/4
    {
        "name" : "special yagao",
        "desc" :  "special meibai",
        "price" :  40,
        "producer" :      "special producer",
        "tags": [ "meibai" ]
    }

1.2删除

DELETE /ecommerce/product/1      DELEtE/索引/类型/id  如果要全部删除（ DELEtE/索引//类型）

1.3修改

修改分两种方式：一种时覆盖，另一种则为修改
      修改1
      PUT /ecommerce/product/1
		{
			"name":"JiaJiangBan GaoLuJieYaGao",
			"desc":"GaoXiaoMeiBai",
			"price":30,
			"producer":"GaoLuJieYaGaoProducer",
			"tags":["MeiBai","FangZhu"]
		}
以上的这种修改时覆盖，不推荐
	修改2
		POST /ecommerce/product/1/_update
		{
		  "doc": {
		    "name":"JiaQiangBanGaoLuJieYaGao"
		  }
		}
以上是修改指定的Field

1.4查询

1.4.1查看集群有多少索引
	GET /_cat/indices?v
1.4.2查看1条数据
	GET  /ecommerce/product/1            释：GET /索引/类型/id
1.4.3查看全部数据（两种方式）
	GET /ecommerce/product/_search
		或：
	GET /ecommerce/product/_search
	{
		"query"{"match_all":{}}
	}
1.4.4查询数据+排序
搜索商品名称中包含yagao的商品，而且时按照售价降序排序 (两种方式)
	GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
			或：
	GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "yagao"
    }
  },
  "sort": [
    { "price": "desc"}
  ]
}
1.4.5查询数据+分页
分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示一条商品，现在直接显示第2页，所以就查出来第2个商品
	GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "from": 1,     从0开始查
  "size":1	查几条数据
}
1.4.6查询制定的字段
只查找商品的名称和价格
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["name","price"]
}
1.4.7查询范围值，数据过滤
搜索商品名称包含yagao，而且售价大于25元的商品
	GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "bool": {  可以封装多个查询条件
      "must":  {  必须要匹配的条件
          "match": {  条件
            "name": "yagao"  条件值
          }
        },
      "filter": {   范围筛选
        "range": {
          "price":{"gt":25}  价格大于25的商品
        }
      }
    }
  }
}
1.4.8全文检索（按规定的关键字查询）
producer这个字段会先被拆解，建立倒排索引
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "producer": "关键字"
    }
  }
}
1.4.9短语搜索
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "producer": "指定的短语"            释：查询的数据必须和指定短语一致，否则查不出
    }
  }
}
	全文检索和短语搜索总结
		全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面一一匹配，只要能匹配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，才可以算匹配，才能作为结果返回
1.4.10高亮搜索    （也就是根据关键字进行查询，查出来的关键字，为高亮形式）
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "producer": "关键字"
    }
  },
  "highlight": { 			释：高亮的关键字
    "fields": {			
      "producer": {}				
    }
  }
}
	

2.对数据进行简单的聚合分析

2.1首先将文本的field的fielddata的属性设置为true   否则很有可能报错
PUT /ecommerce/_mapping/product
{
  "properties": {
    "tags":{
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}
2.2第一个分析需求：计算每个tag下的商品数量
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "geoup_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}
2.3第二个聚合分析的需求，对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下面的商品数量
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match": {
      "name": "yagao"
    }
  }, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}
2.4第三个聚合分析的需求，先分组，在算每组的平局值，计算每个tag下面的商品平局价格
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}
2.5第四个分析需求:计算每个tag下的商品的平局价格，并且按照平均价格降序排序
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags",
        "order": {
          "avg_price": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}
2.6.数据分析需求： 按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内在按照teg进行分组，最后在计算每组的平均价格
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 20
          },
           {
            "from": 20,
            "to": 40
          },
           {
            "from": 40,
            "to": 60
          }
        ]
      }
      , "aggs": {
        "group_by_tags": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "avg_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}