【ElasticSearch系列-02】ElasticSearch的概念和基本操作

ElasticSearch系列整体栏目

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内容	链接地址
【一】ElasticSearch下载和安装	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/129260827
【二】ElasticSearch概念和基本操作	https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/134121631

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1，ES的基本概念

在上一篇中，讲解了ElasticSearch的搭建以及Kibana的搭建，接下来就可以去了解其内部原理了，从es的官网上可以看到，ElasticSearch主要的一些应用，如做系统日志，大数据分析，搜索引擎，性能监控等等

ElasticSearch同时也支持RestFulf风格，这样就可以通过HTTP来操作ES中的数据，可以达到实时搜索，稳定，可靠等强大性能，同时也支持多种客户端语言，其生态圈也相当友好，版本还在一直迭代更新。

在关系型数据库中，如mysql，内部有库、表、行列等，在ElasticSearch中，也存在着和其一样概念的类型数据，如下图，Index对应的就是数据库，Type类型对应的就是表，Document文档对应的就是行，Field字段对应的就是列。在7.0开始后，一个索引库中只能存在一种类型。

2，ES的基本操作

2.1，索引的创建和删除

索引的创建方式如下，需要注意的是，索引的名称必须全部小写，否则会报错

PUT /zhs_db

接下来查看索引的信息，直接通过GET命令即可

GET /zhs_db

在使用GET命令后，在控制台会出现以下数据，一些别名，创建时间，索引的分片数，副本数据等

{
  "zhs_db" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : { },							//映射关系，每个字段的数据和类型
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1695018423771",		//创建索引的时间
        "number_of_shards" : "1",				//分片数
        "number_of_replicas" : "1",				//副本数
        "uuid" : "eHD7DY1eR7Ki4zm1QKXzrg",		//uuid
        "version" : {							//版本号
          "created" : "7070099"
        },
        "provided_name" : "es_db"
      }
    }
  }
}

删除索引库的方式如下，可以直接通过DELETE的方式直接删除

DELETE /zhs_db

2.2，文档的增删改查

在ES中，文档就是相当于mysql表中的一条数据，只不过ES是通过序列化后的JSON的方式保存，JSON数据中支持层层嵌套，接下来举一个例子来说明文档的含义

首先创建一个索引库，并设置分词器为IK分词器，粒度设置为细粒度。

PUT /zhs_db
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
        }
    }
}

由于本人使用的是7.7.0的版本，因此type类型可以不需处理。随后往文档中插入几条数据，其数据如下

PUT /zhs_db/_doc/1
{
"name": "zhenghuisheng",
"sex": 1,
"age": 18,
"dept": "团长",
"remark": "tz"
}

PUT /zhs_db/_doc/2
{
"name": "xiaozheng",
"sex": 1,
"age": 19,
"dept": "连长",
"remark": "lz"
}

PUT /zhs_db/_doc/3
{
"name": "郑跟班",
"sex": 0,
"age": 20,
"dept": "班长",
"remark": "bz"
}

添加文档除了使用这个PUT请求之外，还可以使用POST请求。PUT请求需要手动的指定一个id才能操作，而POST请求如果在没指定id的情况下，ES内部会自动的生成一个id，如果指定了，就用指定的id。如下图，ES内部自动的生成了一个id

并且无论是PUT请求还是POST请求，在重复进行数据的插入时，会出现数据覆盖的情况，类似于先删除后覆盖。

也存在直接创建完，不需要进行更新和删除操作的，就是需要用到create的语法，如果已经存在这个id对应的文档，那么就会直接抛异常

PUT /zhs_db/_created/1

在通过id获取某条文档数据的时候比较简单，只需要索引库 + _doc + 文档对应的id即可

GET /zhs_db/_doc/1  

在获取这个zhs_db索引库的时候，其结果如下。每个字段中可以包含数值、字符串、布尔类型、日期、二进制等

在重复执行查询文档数据时，该条文档的version版本号和seq序列号会跟着改变，并且result的 状态会从创建的 created 状态变成 updated 状态。

"_version" : 23, 	//	版本号
"_seq_no" : 22,		//	序列号

或者直接通过 _search 的方式将数据查出，这里面也可以写一些SDL语法进行匹配模式

GET /zhs_db/_search

更新可以直接使用POST的方式进行更新操作，只需要通过 _update 就可以实现更新操作。

POST /zhs_db/_update/1

也可以只更新某个文档中的部分数据，如只更新文档中的某一个字段

POST /zhs_db/_update/1
{
    "name":"王五"
}

除了这两种方式是属于更新操作之外，上面的重复插入操作也会有更新的效果，如修改序列号等等。

通过id删除文档也比较简单，只需要通过DELETE关键字即可

DELETE /zhs_db/_doc/2

在7.x版本之前，为了保证多线程场景下的线程安全，采用通过version版本号来实现乐观锁，但是在7.x开始，是通过**_seq_no** 和 _primary_term 字段来保证乐观锁的

POST /zhs_db/_update/3?if_seq_no=21&if_primary_term=6
{
  "name": "赵六"
}

3，mapping

3.1，静态映射和动态映射

动态映射指的是Es在插入数据时，不需要手动的指定插入字段的数据类型，es内部会自动的根据对应的数据类型转成相应的数据类型，内部有自动识别机制

PUT /zhs_db/_doc/1
{
  "age":10,
  "name":"zhenghuisheng"
}
GET /zhs_db

其结果如下，可以看到在mapping中的属性age和name给了对应的属性。text类型则表示是可以全文检索的数据类型

静态映射指的是在创建索引时，同时将文档中字段的数据类型也设置好

DELETE /zhs_db
PUT /zhs_db
{
	"mappings": {
		"properties": {
			"age": {
				"type": "long"
			},
			"name": {
				"type": "text",
				"analyzer": "ik_smart"
			}
		}
	}
}

在es的动态映射中，其对应的数据类型如下，有这些对应的字符串类型，布尔类型，浮点型，整型，对象，数组等

在mapping建立好之后，可能会遇到新增或者删除字段的情况，因此可以直接通过这个dynamic这个属性控制

• 当该属性为true时，一旦有新的文档写入，mapping也会自动更新
• 当该属性为false时，mapping不会被更新，新增的字段内容无法被索引查询
• 当该属性为strict时，文档直接写入失败，并且同时抛出异常

PUT /zhs_db/_mapping
{
  "dynamic":true
}

3.2，reindex重建索引

如果是索引的文档中已经有了数据，那么就不支持修改操作，只能重新的建立索引，然后将原索引的数据迁移到新的索引中。那么就需要通过这个 _reindex 这个命令，source设置为需要修改的索引，dest设置为新建的索引

POST _reindex
{
	"source": {		//原索引
		"index": "zhs_db"	
	},
	"dest": {
		"index": "zhs_db2"
	}
}

并且为了解决接口调用的问题，因为此时索引已经从zhs_db变成了zhs_db2，所以可以通过修改别名的方式，减少上层代码的变动，需要先将原索引删除，随后将新索引的别名设置成原索引的名称

DELETE /zhs_db	
PUT /zhs_db2/_alias/zhs_db

在查这个新的索引 zhs_db2 时，只需要查询原来的 zhs_db，就能将原数据全部查询出

GET /zhs_db

3.3，常用mapping参数设置

如果不想被索引，可以直接在对应的字段加上index这个属性，并且设置value为false

{
  "mappings" : {
      "properties" : {
       	"name":{
     		"type": "text",
  			"index": false
 		}
      }
    }
}

如果需要在有索引的字段中将为null的值查询出，那么可以设置一个 null_value的属性，并将值设置成null

{
  "mappings" : {
      "properties" : {
         "name":{
     		"type": "text",
     		"null_value": "NULL"
 		 }
      }
    }
}

如果是需要字段合并的场景，如省市区等的合并等，那就需要借助于这个 copy_to 这个属性，可以将这个值全部添加到这个full_address这个属性中，后续可以直接通过查询这个 full_address 这个属性将需要匹配的值查询出

{
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "province" : {
          "type" : "keyword",
          "copy_to": "full_address"
        },
        "city" : {
          "type" : "text",
          "copy_to": "full_address"
        }
      }
    }
}