1. elasticsearch 命令的基本格式
RESTful接口URL的格式:
http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>]
其中index、type是必须提供的。id是可选的,不提供es会自动生成。index、type将信息进行分层,利于管理。index可以理解为数据库;type理解为数据表;id相当于数据库表中记录的主键,是唯一的。
注:在url网址后面加"?pretty",会让返回结果以工整的方式展示出来,适用所有操作数据类的url。"?"表示引出条件,"pretty"是条件内容。
2. elasticsearch基本的增删改
2.1 elasticSearch增加
向store索引中添加一些书籍
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.187.201:9200/store/books/1?pretty' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2015-02-06",
"price":"49.99"
}'
注:curl是linux下的http请求,-H "Content-Type: application/json"需要添加,否则会报错{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}
加"pretty"

不加"pretty"

加"pretty"与不加"pretty"的区别就是返回结果工整与不工整的差别,其他操作类似。为了使返回结果工整,以下操作都在url后添加"pretty"
2.2 elasticSearch删除
删除一个文档
curl -XDELETE 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty'

2.3 elasticSearch更新(改)
①可以通过覆盖的方式更新
curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2016-02-06",
"price":"99.99"
}'

② 通过_update API的方式单独更新你想要更新的
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST 'http://hadoop1:9200/store/books/1/_update?pretty' -d '{
"doc": {
"price" : 88.88
}
}'

3. elasticSearch查询
elasticSearch查询分三种,一是浏览器查询,二是curl查询,三是请求体查询GET或POS。
注:采用_search的模糊查询(包括bool过滤查询、 嵌套查询、range范围过滤查询等等),url可以不必指定type,只用指定index查询就行,具体例子看"2.1.4 elasticSearch查询 ③query基本匹配查询"节点的具体查询实例
3.1 浏览器查询
通过浏览器IP+网址查询
http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty

3.2 在linux通过curl的方式查询
3.2.1 通过ID获得文档信息
curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty'

3.2.2 通过_source获取指定的字段
curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source=title&pretty' curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source=title,price&pretty' curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source&pretty'

3.2.3 query基本匹配查询
查询数据前,可以批量导入1000条数据集到elasticsearch里,具体参考"4 elasticSearch批处理命令 4.1 导入数据集"节点,以便数据查询方便。
① "q=*"表示匹配索引中所有的数据,一般默认只返回前10条数据。
curl 'hadoop1:9200/bank/_search?q=*&pretty'
#等价于:
curl -H "Content-Type:applicatin/json" -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} }
}'
② 匹配所有数据,但只返回1个
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"size": 1
}'
注:如果size不指定,则默认返回10条数据。
③ 返回从11到20的数据(索引下标从0开始)
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {“match_all”: {}},
"from": 10,
"size": 10
}
④ 匹配所有的索引中的数据,按照balance字段降序排序,并且返回前10条(如果不指定size,默认最多返回10条)
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"sort": {"balance":{"order": "desc"}}
}'
⑤ 返回特定的字段(account_number balance) ,与②通过_source获取指定的字段类似
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"_source": ["account_number", "balance"]
}'
⑥ 返回account_humber为20的数据
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match": {"account_number":20}}
}'
⑦ 返回address中包含mill的所有数据
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match":{"address": "mill"}}
}'
⑧ 返回地址中包含mill或者lane的所有数据
curl -H "Content_Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
“query": {"match": {"address": "mill lane"}}
}'
⑨ 与第8不同,多匹配(match_phrase是短语匹配),返回地址中包含短语"mill lane"的所有数据
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_phrase": {"address": "mill lane"}}
}'
3.2.4 bool过滤查询,可以做组合过滤查询、嵌套查询等
SELECT * FROM books WHERE (price = 35.99 OR price = 99.99) AND (publish_date != "2016-02-06")
类似的,Elasticsearch也有 and, or, not这样的组合条件的查询方式,格式如下:
{
”bool“ : {
"filter": [],
"must" : [],
"should": [],
"must_not": []
}
}
说明:
filter:过滤
must:条件必须满足,相当于and
should:条件可以满足也可以不满足,相当于or
must_not:条件不需要满足,相当于not
3.2.4.1 filter查询
①filter指定单个值
# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99
# filtered 查询价格是35.99的
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match_all" : {}
},
"filter" : {
"term" : {
"price" : 35.99
}
}
}
}
}'

注:带有key-value键值对的都需要加 -H “Content-Type: application/json”
②filter指定多个值
curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [35.99, 99.99]
}
}
}
}
}'

3.2.4.2 must、should、must_not查询
①must、should、must_not与term结合使用:
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99}},
{ "term" : {"price" : 99.99}}
],
"must_not" : {
"term" : {"publish_date" : "2016-06-06"}
}
}
}
}'

②must、should、must_not与match结合使用
bool表示查询列表中只要有任何一个为真则认为匹配:
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{"match": {"address": "mill"}},
{"match": {"address": "lane"}}
]
}
}
}'
返回age年龄大于40岁、state不是ID的所有数据:
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"age": "40"}}
],
"must_not": [
{"match": {"state": "ID"}}
]
}
}
}'
3.2.4.3 bool嵌套查询
# 嵌套查询
# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99 OR ( publish_date = "2016-02-06" AND price = 99.99 )
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99 }},
{ "bool" : {
"must" : [
{ "term" : {"publish_date" : "2016-06-06"}},
{ "term" : {"price" : 99.99}}
]
}
}
]
}
}
}'

3.2.4.4 filter的range范围过滤查询
第一个示例,查找price价钱大于20的数据:
# SELECT * FROM books WHERE price >= 20 AND price < 100
# gt : > 大于
# lt : < 小于
# gte : >= 大于等于
# lte : <= 小于等于
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gt" : 20.0,
"boost" : 4.0
}
}
}
}
}
}'
注:boost:设置boost查询的值,默认1.0

第二个示例,使用布尔查询返回balance在20000到30000之间的所有数据:
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must": {"match_all": {}},
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}'
3.2.4 elasticSearch聚合查询
第一个示例,将所有的数据按照state分组(group),然后按照分组记录数从大到小排序(默认降序),返回前十条(默认)
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
}
}
}
}'
可能遇到的问题:elasticsearch 进行排序的时候,我们一般都会排序数字、日期,而文本排序则会报错:Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [state] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.如:

解决方案:5.x后对排序,聚合这些操作,用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了,需要单独开启,官方解释在此fielddata。聚合前执行如下操作,用以开启fielddata:
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_mapping/account?pretty' -d '{
"properties": {
"state": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}'

说明:bank为index,_mapping为映射,account为type,这三个要素为必须,”state“为聚合"group_by_state"操作的对象字段
聚合查询成功示例:

第二个示例,将所有的数据按照state分组(group),降序排序,计算每组balance的平均值并返回(默认)
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field":"balance"
}
}
}
}
}
}'

4. elasticSearch批处理命令
4.1 导入数据集
你可以点击这里下载示例数据集:accounts.json
导入示例数据集:
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@accounts.json" curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@/home/hadoop/accounts.json"

注:_bulk表示批量处理,"@accounts.json"或者"@/home/hadoop/accounts.json"可以用相对路径或者绝对路径表示。
查看accounts.json导入情况,使用 curl 'hadoop1:9200/_cat/indices?v'

可以看到已经成功导入1000条数据记录
4.2 批量创建索引
5. elasticSearch其他常用命令
注:url后面的"v"表示 verbose 的意思,这样可以更可读(有表头,有对齐),如果不加v,不会显示表头
5.1. 查看所有index索引,输入命令 curl 'hadoop1:9200/_cat/indices?v'

说明:index:索引为store,pri:5个私有的分片,rep:1个副本,docs.count:store索引里面有2个文档(即里面有2条数据记录),docs.deleted:删除了0条记录,store.size:数据存储总大小(包括副本),pri.store.size:分片数据存储的大小。
不加v,不会显示表头,可读性差

5.2. 检测集群是否健康,确保9200端口号可用 curl 'hadoop1:9200/_cat/health?v'

5.3. 获取集群的节点列表 curl 'hadoop1:9200/_cat/nodes?v'

参考资料:
ElasticSearch权威指南(中文版):https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/25_Tutorial_Indexing.html
https://www.cnblogs.com/pilihaotian/p/5830754.html