Elasticsearch
Elasticsearch
操作索引
基本概念
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对比关系：
索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
类型（type）-----------------------------Table 数据表
文档（Document）----------------Row 行
字段（Field）-------------------Columns 列
详细说明：
概念 说明
索引库（indices) indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type） 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document） 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field） 文档中的属性
映射配置（mappings） 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：
索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制
创建索引
语法
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，可以用任何工具发起http请求
创建索引的请求格式：
请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式：
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
settings：索引库的设置
number_of_shards：分片数量
number_of_replicas：副本数量
测试
先用RestClient来试试
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
使用kibana创建
kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：
PUT taotao
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
}
相当于是省去了elasticsearch的服务器地址，而且还有语法提示，非常舒服。
查看索引设置
语法
Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：
GET /索引库名
GET /taotao
或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置
GET *
删除索引
删除索引使用DELETE请求
语法
DELETE /索引库名
也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
HEAD taotao
映射配置
索引有了，接下来肯定是添加数据。不过数据存储到索引库中，必须指定一些相关属性，在学习Lucene中我们都见到过，包括到不限于：
字段的数据类型
是否要存储
是否要索引
是否分词
分词器是什么
只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）
创建映射字段
语法
请求方式依然是PUT
PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}
类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
字段名：任意填写 ，可以指定许多属性，例如：
type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，默认为true
store：是否存储，默认为false
analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器
示例
发起请求：
PUT blog1/_mapping/goods
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "float"
}
}
}
响应结果：
{
"acknowledged": true
}
查看映射关系
语法：
GET /索引库名/_mapping
示例：
GET /blog1/_mapping
响应：
{
"blog1": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
字段属性详解
1）type
Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富：
String类型，又分两种：
text：可分词，不可参与聚合
keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
Numerical：数值类型，分两类
基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
浮点数的高精度类型：scaled_float
需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
Date：日期类型
elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
2）index
index影响字段的索引情况。
true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
false：字段不会被索引，不能用来搜索
index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。
3）store
是否将数据进行额外存储。
在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。
原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。
而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。
4）boost
激励因子，这个与lucene中一样
其它的不再一一讲解，用的不多，大家参考官方文档
新增数据
随机生成id
通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。
语法：
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}
示例：
POST /blog1/goods/
{
"title":"小米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2699.00
}
响应：
{
"_index": "blog1",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 2
}
通过kibana查看数据：
get _search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
{
"_index": "blog1",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
_source：源文档信息，所有的数据都在里面。
_id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联
自定义id
如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：
POST /索引库名/类型/id值
{
...
}
示例：
POST /blog1/goods/2
{
"title":"大米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2899.00
}
得到的数据：
{
"_index": "blog1",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
}
智能判断
在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。
不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。
事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。
测试一下：
POST /blog1/goods/3
{
"title":"超米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2899.00,
"stock": 200,
"saleable":true
}
我们额外添加了stock库存，和saleable是否上架两个字段。
来看结果：
{
"_index": "blog1",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "超米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899,
"stock": 200,
"saleable": true
}
}
在看下索引库的映射关系:
{
"blog1": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"saleable": {
"type": "boolean"
},
"stock": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
stock和saleable都被成功映射了。
修改数据
把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，
id对应文档存在，则修改
id对应文档不存在，则新增
比如，我们把id为3的数据进行修改：
PUT /blog1/goods/3
{
"title":"超大米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":3899.00,
"stock": 100,
"saleable":true
}
删除数据
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
语法
DELETE /索引库名/类型名/id值