elasticsearch语法之基础(一)

ES存在的数据，数据库必须存在，数据库存在的数据，ES未必存在；切记、切记、切记

1：es与数据库的对应关系

关系型数据库（比如Mysql）	非关系型数据库（Elasticsearch）
数据库Database	索引Index
表Table	类型Type
数据行Row	文档Document
数据列Column	字段Field
约束 Schema	映射Mapping

2：es支持的数据类型

　　大类是对所有类型的一种归类，小类是实际使用的类型。

　　

大类	小类
String	string
Whole number	byte, short, integer, long
Floating point	float, double
Boolean	boolean
Date	date

3：es的相关命令

　　GET _cat/health 查看集群的健康状况

　　GET _all  查看所有索引及字段详情

　　PUT 类似于SQL中的增

　　DELETE 类似于SQL中的删

　　POST 类似于SQL中的改

　　GET 类似于SQL中的查

4：创建索引

　　PUT 索引名称

　　具体索引分片数自行查询设置

5：查询索引信息

　　GET 索引名称

6：删除索引

　　DELETE 索引名称

7:插入数据

PUT /demo_test_dev/_doc/1
{
    "name":"yjw",
    "age":27,
    "sex":"男"
}

　　注意：我们插入数据的时候，如果我们的语句中指明了index和type，如果ES里面不存在，默认帮我们自动创建

8：根据id查询数据

　　 GET /index/type/id

9：根据id修改数据,全局更新

PUT /demo_test_dev/_doc/1
{
    "name":"yjw1",
    "age":27,
    "sex":"男",
    "phone":"18210408839"
}

10：根据id删除数据

　　DELETE  /index/type/id

11：根据id修改数据，post修改，非全局更新

POST /demo_test_dev/_update/1
{
  "doc":{
    "name":"yjw"
  }
}

12：查询索引下所有数据,类似于全表扫描

　　POST /demo_test_dev/_search

　　took：  耗费了0毫秒

　　_shards：  分片的情况

　　hits：  获取到的数据的情况

　　total：  总的数据条数

　　max_score：  1.0 所有数据里面打分最高的分数

　　_index:"demo_test_dev"    index名称

　　_type:"_doc"    type的名称

　　_id:"1"   id号

　　_score:   1 分数，这个分数越大越靠前出来，百度也是这样。除非是花钱。否则匹配度越高越靠前

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 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/getting-started.html