ElasticSearch的常用方法

　　关键词 

　　cluster  集群

　　 shards  索引分片   

　　replicas  索引的副本   

　　recovery  数据重新分布

　　gateway  索引的持久化方式

　　Transport 交互方式http或者tcp

　　

　　ElasticSearch 在建立倒排索引的时候,遵循一个normalization 规则,就是对一些单词进行处理,如单复数 意义相近  大小写的搜索 等等。

　　分词器的使用。分词分为三部分：分词（预处理）的特殊字符的转化    分词      标准化 。

　　ElasticSearch 分片就是讲索引下面的数据进行分片,数据平分到某个分片上面。 

　　ElasticSearch 中文档的版本号更新数据之后,会自动+1  _version,修改的时候还可以加上版本号,进行多线程的判定。 

　　分词器:

　　standard   :(默认的) 会将词汇转化为小写 并去除停用词标点符号,支持中文采用的方式是单字切片。

　　simple ：首先通过非字母进行分割，然后转化为小写，会去掉数字类型的字符。

　　whitespace :仅仅是去除空格

　　language:特定语言的分词器,不支持中文。

　　analysis-ik ：中文分词器    下面分为两种   ik_max_word   是尽可能多的分词    ik_smart   粗略的分词

  

　　常用的方法

　　测试分词的分词结果

GET _analyze?pretty
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "幽鬼极寒幽魂"
}

　　创建索引

//创建索引
PUT /indexname/                             //索引名称
{
  "settings":{
    
    "index":{
      "number_of_shards":10,　　　　　　　　　　//分片数量    每个最好容量不超过30G
      "number_of_replicas":1　　　　　　　　　　//分片的副本数量   防止索引出现异常
    }
    
  }
}

//查询索引的配置
GET /indexname/_settings

//查看所有索引的配置
GET /_all/_settings

　　添加数据

//添加数据    1  为id    若果指定id就用PUT      如果不指定id用自主生成的就用POST
PUT /indexname/user/1                           
{
  "name":"幽鬼",
  "age":12,
  "content":"一只行走在夜间的小鬼!"
}

　　查询数据

//根据id进行查询
GET /indexname/user/1

//返回部分结果的查询
GET /indexname/user/1?_source=age,name

//排序查询

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"match_phrase": {
"name": "wo shi"
}
},
"sort":[{
"age":{
"order":"asc"
}
}]
}

//查询所有

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}

//匹配查询(具有分词的特性)

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"match":{"name":1}
}
}

//分页

GET /indexname/user/_search
{
"version":true,
"from": 0,
"size": 2,
"query":{
"terms":{"name":["1","wo"]}
}
}

//查询不进行分词

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"term": {
"name": "wo"
}
}
}

//匹配多个

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"terms": {
"name": ["wo","1"]
}
}
}

//显示版本

GET /indexname/user/_search
{
"version":true,
"from": 0,
"size": 2,
"query":{
"terms":{"name":["1","wo"]}
}
}

//匹配多个字段

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"multi_match": {
"query": "1",
"fields": ["name","content"]
}
}
}

//范围查询

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"range": {
"birthday": {
"from":"2018-12-10",
"to":"2018-12-11"
}
}
}
}

//日期或者数字通用的

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"range": {
"birthday": {
"gte": "2018-12-10",
"lte": "2018-12-11"
}
}
}
}

//日期格式上下是否查询

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"range": {
"birthday": {
"gte": "2018-12-11",
"lte": "2018-12-12",
"include_lower":true,    //下是否查询
"include_upper":true　　　　//上是否查询
}
}
}
}

//使用通配符进行查询    *任意数量   ?一个字符

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"wildcard":{"name":"1*"}
}
}

//模糊查询 (相似的查询出来)

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"fuzzy":{"name":"1"}
}
}

//高亮显示

GET /indexname/user/_search
{
"query":{
"fuzzy":{"name":"1"}
},
"highlight":{
"fields": {"name":{}}
}
}

//过滤条件的使用(具有缓存的作用)

GET indexname/user/_search
{
"query":{
"bool": {
"filter":[
{"term":{"age":12}}
]
}
}
}

//or  and   not  的查询

GET indexname/user/_search
{
"query":{
"bool": {
"should":[                 //相当于or
{"term":{"age":12}}
],
"must":[　　　　　　　　　　　　//相当于and
{"term":{"age":12}}
],
"must_not":[　　　　　　　　　　//相当于not
{"term":{"age":12}}
]
}
}
}

//聚合查询

GET indexname/user/_search
{
"aggs": {
"ageSum": {
"sum": {
"field": "age"
}
}
}
}

//只显示聚合的结果   cardinality(不相同的个数)   

GET indexname/user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"ageSum": {
"sum": {
"field": "age"
}
}
}
}

//分组

GET indexname/user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agegroup": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
}
}

 //聚合查询的嵌套写法(分组后,求平均年龄)

GET indexname/user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agegroup": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
"age_of_avg": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}

//上面加上排序的写法

GET indexname/user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agegroup": {
"terms": {
"field": "age",
"order": {
"age_of_avg": "desc"
}
},
"aggs": {
"age_of_avg": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}

　　更新数据

//使用put进行数据的覆盖
PUT /indexname/user/1
{
  "name":"幽鬼1",
  "content":"一只行走在夜间的小鬼!"
}


//具体字段的修改,如果没有就进行添加   使用post

POST /indexname/user/1/_update
{
"doc": {
"name":"幽鬼",
"age":12
}
}

//还可以加上版本号进行识别  (处理多线程的问题)

POST /indexname/user/1/_update?version=5
{
"doc": {
"name":"幽鬼",
"age":121
}
}

//使用外部版本的设置,但是版本只能大于当前的版本,不能用局部_update

PUT /indexname/user/1?version=10&version_type=external
{
"name":"幽鬼1",
"content":"一只行走在夜间的小鬼!"
}

　　删除  使用delete

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　　MultiGet   批量获取文本   需要指明_index   _type   _id    三个必须指明

GET _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"indexname",
      "_type":"user",
      "_id":1
    },
    {
        "_index" : ".kibana_1",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "config:6.5.0"
    }
    ]
}

指明返回指定结果的批量查询

GET _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"indexname",
      "_type":"user",
      "_id" : "1",
     "_source":"age"
    },
    {
        "_index" : ".kibana_1",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "config:6.5.0",
        "_source":["config","type"]
    }
    ]
}

简化版批量查询

GET /indexname/user/_mget
{
  "docs":[
    {
    
      "_id" : "1"
    },
    {
        "_id" : "dWAwMWgBpc13yMzTVGij"
    }
    ]
}

更简化版

GET /indexname/user/_mget
{
 "ids":["1","dWAwMWgBpc13yMzTVGij"]
}

---

　　BULK  实现批量操作

批量添加文档

//其中 index 如果存在就替换,不存在就新增     create 不能进行替换,如果存在就报错

POST /indexname/user/_bulk
{"index":{"_id":1}}                        //确定id
{"name":1}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//方法体
{"index":{"_id":2}}
{"name":2}
{"index":{"_id":3}}
{"name":3}
{"index":{"_id":4}}
{"name":4}
{"index":{"_id":5}}
{"name":5}
{"index":{"_id":6}}
{"name":6}

删除是不需要方法体的

　批量操作如下图:(其中有一个出错,是因为前面删除了id为4的,后面又进行了更新)

　这个的处理量的有限的,它是将文档加入到缓存中进行的,一般建议文档数量在1000-5000之间

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mapping   确定文档类型

GET /indexname/user/_mapping       //查询mapping

中文一般需要制定文档类型   

PUT games
{
  "mappings": {
    "game":{
      "properties": {
        "name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},
        "art":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}
      }
    }
  }
}