Elasticsearch 实践一：初识

快速搭建测试环境

window下部署ELK（6.2.2系列）

基础知识

基本认知

索引(index)：类似于传统关系数据库中的一个数据库; 复数词为 indices 或 indexes
类型(type):类似于传统关系数据库中的一个表
文档(docuemnt):类似于传统关系数据库中的表中的一行数据
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。默认的，一个文档中的每一个属性都是 被索引 的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的

**Elasticsearch 开放的restful api接口通信，所以理论任何语言都可以接入**

分析和过滤器认知

# 字符过滤器
首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 `and`。
# 分词器(分析器)
其次，字符串被 分词器 分为单个的词条或词语。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。
# Token 过滤器
最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a`， `and`， `the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。
Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token过滤器

Curl请求

curl -i -X '://:/?' -d ''
-i: 打印返回的头部信息
VERB: HTTP方法 : `GET`、 `POST`、 `PUT`、 `HEAD 或者 `DELETE`
-d: 请求提内容

学习笔记

创建索引

# 创建megacorp索引，分配3封主分配，每个主分片分配1个副本，这里总的是6个分片（3主3副）, 后面章节我们会简单介绍es集群知识
PUT /megacorp
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

直接提供id方式索引一个文档

# PUT 索引/类型/id
PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}


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" ]
}

基本的查询

# GET 索引/类型/id
GET /megacorp/employee/1

# GET 索引/类型/_search
GET /megacorp/employee/_search

# 增加搜索参数q
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

# _all表示所有索引里查询
# 查询在 tweet 类型中 tweet 字段包含 elasticsearch 单词的所有文档
GET /_all/employee/_search?q=tweet:elasticsearch

# name 字段中包含 john 并且在 tweet 字段中包含 mary 的文档
GET /_all/employee/_search?q=+name:john +tweet:mary
# /_search?q=%2Bname%3Ajohn+%2Btweet%3Amary

# （name 字段中包含 mary 或者 john ）（date 值大于 2014-09-10） （_all_ 字段包含 aggregations 或者 geo）
GET /_all/employee/_search?q=+name:(mary john) +date:>2014-09-10 +(aggregations geo)

# 搜索返回包含 mary 的所有文档
GET /_search?q=mary

# 查询表达式查询（查询体）
GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock albums"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

# 查询索引下的类型所有和细节
GET /megacorp/_mapping?pretty=true

基本的删除操作

# 删除文档
DELETE /megacorp/employee/1

# 删除索引
DELETE /megacorp