es7 语法学习

#创建索引
PUT /employee
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

#分布式节点建设（更新replicas状态）
PUT /employee/_settings
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1
  }
}

#创建索引，指定id建立索引(指定id全量修改索引)
PUT /employee/_doc/1
{
  "name" : "小镇",
  "age":10
}

#指定id 部分字段修改
POST /employee/_update/1
{
  "doc": {
    "name" : "小王"
  }
}

#指定_create防止重复创建
POST /employee/_create/1/
{
  "name" : "小李呀",
  "age":22
}

#使用搜索全部
GET /employee/_search

#获取指定id
GET /employee/_doc/1

#不指定id建立索引
POST /employee/_doc
{
  "name" : "小李呀",
  "age":22
}

#删除索引
DELETE /employee

#结构化创建
PUT /employee/
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name" : {"type": "text"},
      "age" : {"type": "integer"}
    }
  }
}

#es查询语句 排序/聚合/分页
GET /employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ], 
  "aggs": {
    "group_by_age": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  }, 
  "from": 1,
  "size": 20
}

 

TMDB高级查询 评分规则(tf/idf)*tfnorm

 

• tf：词频，这个document文档包含了多少这个词
• idf：逆文档频率，包含该词得文档总数目
• tfnorm：根据field长度做归一化，文档内出现频率越高fiel越短越相关
• 操作不管是字符与/或，按逻辑关系命中后相加得分

#Bool查询 must/must not/should
GET /movie/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {
          "title": "测试 with ce"
        }},
        {"match": {
          "other": "测试 with csdsa"
        }}
      ]
    }
  }
}

#不同的multi_query的type和multi_match得分不一样
#best_fields默认，取积分最高的。
#tie_breaker将其他因素以0.3的倍数考虑进去
GET /movie/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {"match": {
          "title": "测试 with ce"
        }},
        {"match": {
          "other": "测试 with csdsa"
        }}
        ],
        "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

#type
#most_fields取命中分值相加作为分数(加权共同影响模式)
#cross_fields以分词为单位计算栏位总分（词导向匹配）
GET /movie/_validate/query
{
  "explain" : true,
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "sam job",
      "fields": ["title","remark"],
      "operator": "or",
      "type": "most_fields"
    }
  }
}

#query_string 便于利用AND OR NOT
GET /movie/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title"],
      "query": "steve AND dsa OR dasd"
    }
  }
}

 

field类型

• text:被分析索引的字符串类型
• keyword:不能被分析只能被精确匹配的字符串类型
• date：日期时间类型，可以配合format一起使用 {"type":"date","format":"yyyy-MM-dd"}
• 数字类型：long,integer,short,double
• boolean类型：true,false
• array类型：["one","two"]
• object类型:json嵌套{“xx”:"xx","yy":"yy"}
• ip类型
• geo_point类型

Query DSL简单实验

1.match查询，按照字段上定义的分词分析后去索引内查询

2.term查询，不进行词的分析，直接去索引查询，及搜索关键词和精确查询

3.match分词后的and和or