ElasticSearch学习之路-day01
本文转载自:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html，ES版本号6.3.0
环境搭建
ElasticSearch:下载安装ElasticSearch:链接：https://pan.baidu.com/s/1HN0a7TU0chJue6_cBn0bzA 提取码：gx8e
启动elasticsearch:运行 bin\elasticsearch.bat
启动成功浏览器输入：http://localhost:9200/?pretty 成功后页面显示
{
"name" : "N07MHUP",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "Uc4WzqpCTGKy4FjUQL7d6w",
"version" : {
"number" : "6.3.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "424e937",
"build_date" : "2018-06-11T23:38:03.357887Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.3.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}当 Elastcisearch 在前台运行时，你可以通过按 Ctrl+C 去停止。
kibana:
下载安装kibana:链接：https://pan.baidu.com/s/1vkBNDCskqPvxqYYi8qZCVw 提取码：3xpp
Windows 上启动 kibana: bin\kibana.bat
输入：http://localhost:5601进入kanban
基础知识
索引（名词）：
如前所述，一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。
索引（动词）：
索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便它可以被检索和查询到。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外。
倒排索引：
关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的
A.索引文档
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
megacorp:索引名称
employee:类型名称
1:特定雇员的ID
索引更多文档到ElasticSearch中
PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}B.检索文档
在索引megacorp的employee类型的文档中检索id为1的雇员
GET /megacorp/employee/1 返回结果:
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}
将 HTTP 命令由 PUT 改为 GET 可以用来检索文档，同样的，可以使用 DELETE 命令来删除文档，以及使用 HEAD 指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次 PUT
C.搜索所有雇员：
GET /megacorp/employee/_search可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee`，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 `_search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果
D.搜索姓氏为`Smith`的雇员
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith返回结果：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}
]
}
}E.使用查询表达式进行搜索
Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ，但它有自身的局限性（参见 轻量 搜索）。Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。
领域特定语言 （DSL）， 指定了使用一个 JSON 请求。我们可以像这样重写之前的查询所有 Smith 的搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "Smith"
}
}
}返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询（属于查询类型之一，后续将会了解）。
F.更复杂的搜索
搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}