【ElasticSearch】 ElasticSearch基本概念和RESTful API（四）

ElasticSearch基本概念

索引

　　索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。 可以把索引看成关系型数据库的表，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。 Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片(shard)，每个 分片可以有多个副本(replica)。

文档

• 存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档(document)。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库 表中的一行记录。
• Elasticsearch和MongoDB中的文档类似，都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相 同类型。
• 文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段(multivalued)。
• 每个字段的类型，可以是文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数 组。

映射

　　所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做 映射(mapping)。一般由用户自己定义规则。

文档类型

• 在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。
• 每个文档可以有不同的结构。
• 不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫title的字段 必须具有相同的类型。

RESTful API

　　在Elasticsearch中，提供了功能丰富的RESTful API的操作，包括基本的CRUD、创建索引、删除索引等操作。

　　本例演示示例Elasticsearch安装，参考：【ElasticSearch】 ElasticSearch安装（一）

　　Elasticsearch-Head插件安装，参考：【ElasticSearch】 elasticsearch-head插件安装（二）

　　本例通过Elasticsearch-Head插件访问Elasticsearch RESTful API

创建非结构化索引

1、创建索引

# 创建索引
PUT /test 
{
    "settings": {
          "index": {
            "number_of_shards": "2", #分片数
            "number_of_replicas": "0" #副本数 
        }
    } 
}

#删除索引 
DELETE /test 
{
    "acknowledged": true
}

　　效果如下：

　　

2、插入数据

　　URL规则:　　POST /{索引}/{类型}/{id}

POST /test/doc/1001
#数据 
{
    "id":1001, 
    "name":"张三", 
    "age":20, 
    "sex":"男"
}

#=======================
#响应 
{
    "_index": "test",
    "_type": "doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

　　效果如下：

　　

　　说明:非结构化的索引，不需要事先创建，直接插入数据默认创建索引。

POST /test/doc/
# 不指定id插入数据:
{
    "id":1001, 
    "name":"张三", 
    "age":20, 
    "sex":"男"
}

　　

3、更新数据

　　在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。

PUT /test/doc/1001
{
    "id":1001, 
    "name":"张三", 
    "age":21, 
    "sex":"女"
}

　　效果如下：

　　

　　数据被覆盖

　　

　　问题来了，可以局部更新吗? -- 可以的。 前面不是说，文档数据不能更新吗? 其实是这样的: 在内部，依然会查询到这个文档数据，然后进行覆盖操作，步骤如下:

　　1. 从旧文档中检索JSON
　　2. 修改它
　　3. 删除旧文档
　　4. 索引新文档

　　局部更新示例

POST /test/doc/1001/_update
#注意:这里多了_update标识
{ 
    "doc": {
        "age":23 
    }
}

　　局部更新效果

　　

4、删除数据

　　在Elasticsearch中，删除文档数据，只需要发起DELETE请求即可。

DELETE /test/doc/1001

　　效果如下：

　　

　　需要注意的是，result表示已经删除，version也更加了。

　　如果删除一条不存在的数据，会响应404:

　　

5、搜索数据

　　1）根据id搜索数据

GET /test/doc/1tKgnnIBpJjTHm8lQ7Jx

#响应 
{
    "_index": "test",
    "_type": "doc",
    "_id": "1tKgnnIBpJjTHm8lQ7Jx",
    "_version": 1,
    "_seq_no": 1,
    "_primary_term": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "id": 1001,
        "name": "张三",
        "age": 20,
        "sex": "男"
    }
}

　　效果如下，响应:(默认返回10条数据)：

　　

　　2）关键字搜素数据

GET /test/doc/_search?q=age:20

　　效果如下：

　　

6、DSL搜索

　　Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。

　　DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。

GET /test/doc/_search

#请求体
{
    "query" : {
        "match" : { #match只是查询的一种
            "age" : 20
        }
    } 
}

　　效果如下：

　　

　　实现:查询年龄大于30岁的男性用户。

　　示例

　　现有数据

　　

　　查询

GET /test/doc/_search

#请求体
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                "range": {
                    "age": {
                        "gt": 30
                    }
                }
            },
            "must": {
                "match": {
                    "sex": "男"
                }
            }
        }
    }
}

　　效果

　　

　　全文搜索

　　查询

　　

7、高亮显示　　

POST /test/doc/_search

#请求体
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "张三 李四"
        }
    },

    "highlight": {
        "fields": {
            "name": {}
        }
    }
}

　　效果如下：

　　

8、聚合

　　在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。

POST /test/doc/_search

#请求体
{
    "aggs": {
        "all_interests": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }
        }
    }
}

　　效果如下：

　　

　　从结果可以看出，年龄30的有2条数据，20的有一条，40的一条。