Elasticsearch入门（二）基本操作（索引、文档、映射）

数据格式

Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。

这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。

用 JSON 作为文档序列化的格式，比如一条用户信息：

1. {

2. "name" : "John",

3. "sex" : "Male",

4. "age" : 25,

5. "birthDate": "1990/05/01",

6. "about" : "I love to go rock climbing",

7. "interests": [ "sports", "music" ]

8. }

因为访问Elasticsearch 服务器是REST请求，所以我们直接使用 Postman 访问。

Postman 下载地址：https://www.getpostman.com/apps 

HTTP 操作

一、索引操作

1. 创建索引-PUT，创建索引就等同于创建数据库，如果重复添加索引，会返回错误信息

请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

1. {

2. "acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功

3. "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功

4. "index"【索引名称】: "shopping"

5. }

6. # 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片

2. 查看全部索引-GET

请求 ：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

 3. 查看单个索引-GET

请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。

1. {

2. "shopping"【索引名】: {

3. "aliases"【别名】: {},

4. "mappings"【映射】: {},

5. "settings"【设置】: {

6. "index"【设置 - 索引】: {

7. "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",

8. "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",

9. "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",

10. "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",

11. "version"【设置 - 索引 - 版本】: {

12. "created": "7080099"

13. },

14. "provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"

15. }

16. }

17. }

18. }

4. 删除索引-DELETE

请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

 二、文档操作

1. 创建文档-POST

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式

请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

1. {

2. "_index"【索引】: "shopping",

3. "_type"【类型-文档】: "_doc",

4. "_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成

5. "_version"【版本】: 1,

6. "result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功

7. "_shards"【分片】: {

8. "total"【分片 - 总数】: 2,

9. "successful"【分片 - 成功】: 1,

10. "failed"【分片 - 失败】: 0

11. },

12. "_seq_no": 0,

13. "_primary_term": 1

14. }

上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。

如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

2. 查看文档-GET

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询 

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G  

1. {

2. "_index"【索引】: "shopping",

3. "_type"【文档类型】: "_doc",

4. "_id": "1",

5. "_version": 2,

6. "_seq_no": 2,

7. "_primary_term": 2,

8. "found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到

9. "_source"【文档源信息】: {

10. "title": "华为手机",

11. "category": "华为",

12. "images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",

13. "price": 4999.00

14. }

15. }

 查询所有数据: http://127.0.0.1:9200/shopping/_search 发送GET请求

3. 修改文档-POST

• 全局修改
• 局部修改

全局修改和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖，局部修改则修改字段对应的值。

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G全局修改：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G 

1. {

2. "title":"华为手机",

3. "category":"华为",

4. "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",

5. "price":4999.00

6. }

局部修改：

1. {

2. "doc":{

3. "title":"华为手机"

4. }

5. }

 4. 删除文档-DELETE

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G

1. {

2. "_index": "shopping",

3. "_type": "_doc",

4. "_id": "1",

5. "_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本

6. "result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除

7. "_shards": {

8. "total": 2,

9. "successful": 1,

10. "failed": 0

11. },

12. "_seq_no": 4,

13. "_primary_term": 2

14. }

5. 条件删除文档-POST

先创建俩个文档

1. {

2. "title":"小米手机",

3. "category":"小米",

4. "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",

5. "price":3999.00

6. }

7. {

8. "title":"华为手机",

9. "category":"华为",

10. "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",

11. "price":4000.00

12. }

删除价格为 4000.00 的文档：

1. {

2. "query":{

3. "match":{

4. "price":4000.00

5. }

6. }

7. }

1. {

2. "took"【耗时】: 1175,

3. "timed_out"【是否超时】: false,

4. "total"【总数】: 1,

5. "deleted"【删除数量】: 1,

6. "batches": 1,

7. "version_conflicts": 0,

8. "noops": 0,

9. "retries": {

10. "bulk": 0,

11. "search": 0

12. },

13. "throttled_millis": 0,

14. "requests_per_second": -1.0,

15. "throttled_until_millis": 0,

16. "failures": []

17. }

映射基本操作

原理

有了索引库，等于有了数据库中的 database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

1. 创建映射-PUT

首先创建 stuednt 索引：

http://127.0.0.1:9200/student

 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

请求体内容为：

1. {

2. "properties": {

3. "name":{

4. "type": "text",

5. "index": true

6. },

7. "sex":{

8. "type": "keyword",

9. "index": true

10. },

11. "age":{

12. "type": "keyword",

13. "index": false

14. }

15. }

16. }

映射数据说明：

• 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price

• type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：

  • String 类型，又分两种：
    • text：可分词，支持模糊查询，支持准确查询，不支持聚合查询
    • keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，支持模糊查询，支持准确查询，支持聚合查询。
  • Numerical：数值类型，分两类
    • 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
    • 浮点数的高精度类型：scaled_float
  • Date：日期类型
  • Array：数组类型
  • Object：对象

• index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

  • true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
  • false：字段不会被索引，不能用来搜索

• store：是否将数据进行独立存储，默认为 false

  原始的文本会存储在 _source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从 _source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 "store": true 即可，获取独立存储的字段要比从 _source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。

• analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器

2. 查看映射-GET

http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

3. 索引映射关联-PUT

创建新的索引 student1，与之前的 student 进行映射关联

http://127.0.0.1:9200/student1

请求体内容：（填写要映射的索引映射内容）

1. {

2. "settings": {},

3. "mappings": {

4. "properties": {

5. "name":{

6. "type": "text",

7. "index": true

9. },

10. "sex":{

11. "type": "text",

12. "index": false

13. },

14. "age":{

15. "type": "long",

16. "index": false

17. }

18. }

19. }

20. }

Elasticsearch入门（二）基本操作（索引、文档、映射）_明湖起风了的博客-CSDN博客