ElscticSearch基础操作

Es数据格式和Mysql对比

ElasticSearch index(索引) Type(类型) Documents(文档) Fields(字段)

​

MySQL Databases(数据库) Table(表) Row(行) Column(列)

倒排索引

正向索引,在Mysql中使用的索引就是正排索引,索引对应的就是直接的数据

例子:

id content

---

1 my name is zhangsan

2 my name is lisi

倒排索引,是关键字关联主键ID,ID在去查找文章内容,一个倒排索引是由不同的关键字组成的索引库

强调的是关键字与id的关联

keyword id

---

name 1,2

zhangsan 1

使用ES

ES基础操作

在ES中,创建Index就相当于创建mysql中的Database

在PsotMan中,向ES服务器发送PUT请求:http://127.0.0.1:9200/shopping

相当与在ES服务器中创建了一个shoppping的数据库

我们的请求是以后幂等性的,在次发送相同的请求的时候,会报错

获取索引的相关信息

使用Get进行请求

获取所有的索引信息,使用Get进行请求下面的路径

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

删除索引

使用delete进行请求

http://127.0.0.1:9200/demo

添加数据

因为在后面的版本中是没有type的概念的,所以添加数据是直接在索引中添加数据,只能使用POST进行插入,再返回的数据中有一个_id,这个id是作为唯一性存储的

两个新增的命令是相同的

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

http://127.0.0.1:9200/shopping/_create

此路径说明是要向shopping的索引中添加数据,_doc是添加文档,添加的数据格式是JSON格式

添加自定义ID

只需要在_doc后面添加指定的ID即可

主键查询

使用Get进行主键查询,在_doc后面添加主键ID,即可查询当前主键的内容,source中的内容就是doc的内容,在关系型数据库中就相当于查询了一行

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1003

查询当前index下所有的数据

使用_searech

http://127.0.0.1:9200/shopping/_search

返回的数据

查询的毫秒数: “took”: 56,

是否超时: “timed_out”: false,

命中结果 : “hits”: {

​ “total”: {

​ “value”: 4, 总数量

​ “relation”: “eq” 比较

​ },

…

}

数据修改

全量数据更新,操作需要修改的id,再返回的时候,返回类型是updated

单一修改

需要进行post进行请求,在请求时候需要明确标识_update,ID

请求体

{

 "doc":{   //进行修改

  	"title":"华为手机"  //修改字段和数据

​ }

}

下标删除

使用delete进行删除操作

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1003

查询操作

查询指定类型的数据

使用URl进行查询

http://127.0.0.1:9200/shopping/_search?q=category:小米

URL分析:查询shopping的数据库,在这个数据库中所有品类为小米的数据

使用请求体查询

请求体内容和介绍

{

// 进行查询

“query”:{

 // 匹配查询

   "match":{  

	     // 品类

		   "category":"小米"

	  }

}

请求体全量查询

{

“query”:{

	  "match_all":{

			   }

		 }

}

分页查询

分页计算公式: (页码-1) * 每页条数

from:开始位置

size:查询几条

返回的数据中 took表示命中数据,total表示总工有几条

查询指定信息

如果只需要查询想看到的数据,可以通过 _source进行控制

字段排序

这里的字段排序是有问题的,排序对于字段类型有一定的要求,如果是text类型是无法参与排序的

这个错误是来自于Elasticsearch的查询操作，具体是关于字段数据类型的问题。Elasticsearch中的字段可以是多种类型，比如text、keyword、integer等。每种类型都有其特定的用途和优化。

这个错误告诉你，你正在尝试对一个text类型的字段（在这里是price字段）执行聚合（aggregations）或排序（sorting）操作，但这是不被允许的。text字段是为了全文搜索而优化的，它们不是为聚合或排序这类需要每个文档字段数据的操作而优化的。

错误提供了两种解决方案：

1. 使用keyword类型的字段：如果你的price字段实际上是一个固定的值（比如商品的价格），并且你需要对它进行聚合或排序，那么你应该将它定义为keyword类型，而不是text类型。
2. 设置fielddata=true：这将允许你在text字段上执行聚合和排序操作。但是，请注意，这可能会消耗大量的内存，因为Elasticsearch需要为字段的每个唯一值加载数据。

在大多数情况下，建议将价格这样的字段定义为keyword类型，因为价格通常是一个固定的值，而不是需要全文搜索的文本。

如果你正在使用Elasticsearch的映射（mapping）来定义你的索引，那么你可以这样定义price字段：

{  
  "properties": {  
    "price": {  
      "type": "keyword"  
    }  
    // 其他字段...  
  }  
}

条件查询

    "query":{
        "bool":{
            // must 必须相等 相当于and 进行全文检索匹配 , should 或者 相当于or
            // "must":[  
            "should":[  
                {
                    "match_phrase":{  // match比较,进行全文检索匹配,match_phrase进行全量匹配
                        "category":"华为"
                    }
                },{
                    "match":{
                        "category":"小米"
                    }
                }
                  
            ],
            // 比较查询,filter进行过滤,range查询范围,条件是价格大于1000
            "filter":{
                "range":{
                    "price":{
                        "gt":1000
                    }
                }
            }
        }
    }
}```
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0b6f1be3763142eb9f68a9ece0babd7c.png)
**高亮查询**
```json
{
    "query":{
        "match":{
            "category":"小米"  //匹配字段
        }
    },
    "highlight":{  //高亮
        "fields":{   // 高亮字段
            "category":{}  //具体的高亮字段
        }
    }
}

聚合查询

{
    "aggs":{ //聚合操作
        "price_group":{
            "avg":{   // terms 分组 ,avg 平均值
                "field":"price" //分组字段
            }
        }

    },
    "size":0  //设置此参数,在查询的时候不会显示额外的数据,只会显示聚合操作完成的数据
}

映射

{
    "properties":{
        "name":{
            "type":"text",  // 可以分词
            "index":true    // true 可以被索引查询
        },
        "sex":{
            "type":"keyword",  //表示不能被分词
            "index":true // true 可以被索引查询
        },
        "tel":{
            "type":"keyword",   //表示不能被分词
            "index":false // false 不可以被索引查询
        }
    }
}