使用kibana操作elasticsearch（es）

1、安装kibana

2、kibana的修改配置

3、开始配合es进行文档的增删查改

4、补充说明以及注意事项

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先进行安装kibana：

　　先下载kibana，再解压

修改配置文件：

vim config/kibana.yml

# 放开注释,将默认配置改成如下：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://192.168.202.128:9200"
kibana.index: ".kibana"

　

先进行elasticsearch的启动，完成后，再去kibana服务器使用root用户，进行kibana的启动：

在bin目录下：

    ./kibana

在浏览器上输入当前服务器的IP地址+端口号（5601）：

开始操作：

打开dev Tools:

 获取所有数据：

　　GET /_search

返回结果中的数据的含义：

took：耗费了几毫秒
timed_out：是否超时，false是没有，默认无timeout
_shards：shards fail的条件（primary和replica全部挂掉），不影响其他shard。默认情况下来说，一个搜索请求，会打到一个index的所有primary shard上去，当然了，每个primary shard都可能会有一个或多个replic shard，所以请求也可以到primary shard的其中一个replica shard上去。
hits.total：本次搜索，返回了几条结果
hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据，默认查询前10条数据，按_score降序排序
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原文链接：https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82804942

　　　

　　 timeout这边默认是没有的，也就意味着当你搜索的时候也会知道所有搜索结束才会返回结果，但是

当我们做一些时间比较敏感的搜索的时候，等待时间很久，对用户来说是非常不友好的，那我们可以

通过设置timeout这个值来定时返回已经搜索到的数据。 timeout机制，指定每个shard，就只能在timeout时间范围

内，将搜索到的部分数据（也可能是搜索到的全部数据），直接返回给client，而不是等到所有数据全部

搜索出来后再返回。

　　可以通过以下方式进行设置：

timeout=10ms，timeout=1s，timeout=1m
GET /_search?timeout=10m

开始创建Document：

PUT /ecommerce/product/1
{
    "name" : "gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}
PUT /ecommerce/product/2
{
    "name" : "jiajieshi yagao",
    "desc" :  "youxiao fangzhu",
    "price" :  25,
    "producer" :      "jiajieshi producer",
    "tags": [ "fangzhu" ]
}
PUT /ecommerce/product/3
{
    "name" : "zhonghua yagao",
    "desc" :  "caoben zhiwu",
    "price" :  40,
    "producer" :      "zhonghua producer",
    "tags": [ "qingxin" ]
}

进行增删改查：

#2.查询
GET /ecommerce/product/2

#3.覆盖,替换文档（全量替换）
PUT /ecommerce/product/1
{
  "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
  "desc" : "gaoxiao meibai",
  "price" : 30,
  "producer" : "gaolujie producer",
  "tags" : [ "meibai" , "fangzhu" ]
}


注意：1.document是不可变的，如果要修改document的内容，可以通过全量替换，直接对document
　　重新建立索引，替换里面所有的内容。
　　　2.es会将老的document标记为deleted（逻辑删除），然后新增我们给定的一个document，当我们
　　创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台自动删除（物理删除）标记为deleted
　　的document。
　　　3.替换必须带上所有的field，否则其他数据会丢失。

#4.修改（更新文档）
POST /ecommerce/product/1/_update
{
  "doc" : {
    "name" : "jiaqianban gaolujie yagao1"
  }
}

#5.删除文档
DELETE /ecommerce/product/2


注意：在删除一个document之后，我们可以从侧面证明，它不是立即物理删除的，因为它的一些版本号信息还是保留的

#6.使用query DSL 请求查询
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {
    "match_all" : {}
  }
}
#6.1查询名称包含yaogao的商品，同时按照价格降序排列
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {
    "match" : {
      "name" : "yagao"
    }
  },
  "sort" : [
    { "price" : "desc"}
    ]
}

#6.2分页查询
#总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : { "match_all" : {}},
  "from" : 1,
  "size" : 1
}

#6.3指定查询项
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {"match_all" : {}},
  "_source" : ["name", "price"]
}

#6.4过滤查询
#搜索商品名称包含yaogao，而且售价大于25元的商品
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {
    "bool" : {
      "must" : {
        "match" : {
          "name" : "yagao"
      }
  },
  "filter" : {
    "range" : {
      "price": {"gt" : 25}
        }
      }
    }
  }
}

#7.ull-text search(全文检索)
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {
    "match" : {
      "producer": "yagao producer"
    }
  }
}

#8.phrase search(短语搜索)
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query" : {
    "match_phrase" : {
      "producer" : "yagao producer"
    }
  }
}

#9.多条件查询
#名字中有"yagao"，描述上可以有fangzhu也可以没有，价格不能是25元

GET /ecommerce/_search
{
  "query" : {
    "bool" : {
      "must" : [
        {
          "match" : {
            "name" : "yagao"
          }
        }
        ],
        "should" : [
          {
            "match" : {
              "desc" : "fangzhu"
            }
          },
          {
            "match" : {
              "desc" : "caoben"
            }
          }
          ],
          "must_not" : [
            {
              "match" : {
                "price" :25
              }
            }
          ],
          "minimum_should_match" : 1
    }
  }
}

在以上的实例中：

　　从第六条开始需要做出的补充：

两种请求分类：query string search  /  query DSL

　　第一种：类似搜索全部商品： GET /ecommerce/product/_search (参数直接拼接在请求上，不带json参数的)

　　　　　　query  string search的由来，因为search参数都是以http请求的query string来附带的。

　　　　　　搜索商品名称中包含yagao的商品，而且按照售价降序排列：

　　　　　　　　 GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc

　　　　　　适用于临时的在命令行使用一些工具，比如curl，快速的发出请求，来检索想要的信息；但是

　　　　　　如果查询请求很复杂，是很难去构建的，所以在生产环境中，几乎很少使用query string search。

　　第二种：DSL：Domain Specified Language,特定领域的语言

　　　　　　http request body:请求体，可以用json的格式来构建查询语法，比较方便，可以构建各种复杂的语法，

　　　　　　比query string search肯定强大太多了。

full-text search 全文检索）和  phrase search（短语搜索）的区别：

　　全文检索：会将输入的搜索串拆解开来，去索引里面去一一匹配，只要能匹配任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回。

　　phrase search： 要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配成功，才能作为结果返回。

多条件查询中的字段描述：

　　must：　　表示一定要满足；

　　should：　　表示可以满足也可以不满足；

　　must_not：　　表示不能满足该条件；

　　minimum_should_match:1    ：表示最小匹配度，可以设置为百分之百，设置了这个值的时候就必须满足should里面的设置了，

　　　　另外注意这边should里面同一字段设置的多个值，意思是当这个值等于X或者等于Y都成立，务必注意格式。