ElasticSearch基础学习
1. Elasticsearch 的基本概念
- Index（索引）：相当于数据库中的表，存储一类文档。
- Document（文档）：索引中的一条记录，使用 JSON 格式表示。
- Type（类型）：文档的分类，Elasticsearch 7.x 之后已不再推荐使用。
- Field（字段）：文档中的键值对。
2. 常用的 CRUD 操作
2.1 创建索引
PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"date": { "type": "date" },
"content": { "type": "text" }
}
}
}
注意：一旦创建索引库，对应的mapping结构不能修改，但是可以添加新的字段，以下是添加新字段操作：
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"新字段名":{
"type": ""
}
}
}
每个字段的子属性有以下几种：
type：字段数据类型，常见的简单类型有：
字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
数值：long、integer、short、byte、double、float
布尔：boolean
日期：date
对象：object
index：是否创建索引（即倒排索引），默认为true（可参与搜索）
analyzer：使用哪种分词器（跟text类型结合使用）
properties：该字段的子字段
2.2 添加文档
POST /my_index/_doc/1
{
"title": "My First Document",
"date": "2023-10-01",
"content": "This is the content of the document."
}
2.3 获取文档
GET /索引名/_doc/文档id
2.4 删除文档
DELETE /索引名/_doc/文档id
2.5 更新文档
更新文档有两种，全量修改和增量修改
- 全量修改，是将原来的文档删除，然后增加一个相同id的文档，写法与添加文档相同
- 增量修改。如下，这里的更新字段只会匹配原来文档中已存在的字段。
POST /索引名/_doc/索引id/_update
{
"doc": {
"更新字段": "更新内容"
}
}
3. 查询文档
term&terms查询
term 和 terms 查询用于查找与指定值完全匹配的文档，精确匹配，通常用于非分析字段（如 keyword 类型或数值类型）。
POST /索引库/_search
{
"query": {
"term": {
"field_name": "value"
}
}
}
terms 查询允许你指定多个值，匹配字段中的任何一个值。它用于查找包含任意指定值之一的文档。
POST /索引库/_search
{
"query": {
"terms": {
"field_name": ["value1", "value2", "value3"]
}
}
}
match查询
match本质是多个term查询的上层封装。match会识别字段类型，如果是可以分词的("text")就采用分词方式查询，如果是不分词("keyword"或数值类型)就采用精确匹配。
查询所有
POST /test/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
对于普通的match,match中字段常用的属性。
"query": 需要匹配的内容，
"operator": 是OR匹配还是AND匹配
"fuzziness": "AUTO" 模糊查询，允许一定的拼写错误
POST /test/_search
{
"query": {
"match": {
"field": "Second content"
}
}
}
上面的是默认写法，如果不做其他要
multi_match
多个字段匹配同一内容
POST /test/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "content",
"fields": [field1,field2]
}
}
}
其他查询
prefix查询
fuzzy模糊查询，
wildcard通配查询(相当于Mysql的like查询，可以加通配符)，
range范围查询，只针对数值类型
regexp正则表达式查询
深分页
ES对用from+size这种方法的查询是有限制的，两者之和不能超过10000,所以要使用Scroll。
- from + size: 适合小数据集的简单分页。
- Scroll: 适合大数据集的批量处理，且性能更优。
复合查询
将多个条件组合起来
must : 在里面的条件都要满足，相当于and
must_not: 在里面的条件都不要满足，相当于not
should：在里面的条件满足其中一个，相当于or
# 班级为1,2,3中总分为100分的且家乡在北京的人
POST /test/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"class":1
},
{
"class":2
},
{
"class":3
}
],
"must": [
{
"total_score" : 100
},
{
"city": "beijing"
}
]
}
}
}
高亮查询
POST /test/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "content"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"content": {}
},
"pre_tags": "<font color='red'>",
"post_tags": "</font>"
}
}