http操作es
测试es服务
操作索引
创建索引
http://192.168.110.14:9200/shopping
{
“acknowledged”: true, 响应结果
“shards_acknowledged”: true, 分片结果
“index”: “shopping” 索引名称
}
再次添加相同的索引：报错
查看所有索引
http://192.168.110.14:9200/_cat/indices?v
health：当前服务器健康状态：green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)
status：索引打开、关闭状态
index：索引名
uuid:索引统一编号
pri :主分片数量
rep 副本数量
docs.count 可用文档数量
docs.deleted 文档删除状态（逻辑删除）
store.size 主分片和副分片整体占空间大小
pri.store.size 主分片占空间大小
查看索引：
http://192.168.110.14:9200/shopping
{
“shopping”: { 索引名称
“aliases”: {}, 别名
“mappings”: {}, 映射
“settings”: { 设置
“index”: { 索引
“creation_date”: “1625020090820”, 创建时间
“number_of_shards”: “5”, 主分片数量
“number_of_replicas”: “1”, 副分片数量
“uuid”: “Jnmea8sgRfikz77XlqkHaw”, 索引uuid 唯一性标识
“version”: { 索引版本
“created”: “5060999”
},
“provided_name”: “shopping” 索引名称
}
}
}
}
删除索引
http://192.168.110.14:9200/shopping
再次删除，索引不存在
操作文档
创建文档
{
“_index”: “shopping”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “AXpa2or3t0FIJb8Na4mK”,
“_version”: 1,
“result”: “created”,
“_shards”: { 分片
“total”: 2, 总数
“successful”: 1,
“failed”: 0
},
“created”: true
}
未使用自定义的id，不支持put
自定义id
如果是自定义id，可以使用post和put请求，version发生变化。多次提交就是update
查看文档
http://192.168.110.14:9200/shopping/phone/1
{
“_index”: “shopping”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “1”,
“_version”: 6,
“found”: true, 查询结果，true表示找到了，false表示未找到
“_source”: { 文档源信息
“title”: “小米手机222”,
“category”: “小米”,
“images”: “http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg”,
“price”: 1999.00
}
}
修改文档
post或者put
修改单个字段：局部更新
http://192.168.110.14:9200/shopping/phone/1/_update
删除文档
http://192.168.110.14:9200/shopping/phone/1
删除一个不存在的文档
按照条件删除
post
http://192.168.110.14:9200/shopping/_delete_by_query
{
“took”: 118, 耗时
“timed_out”: false, 是否超时
“total”: 4, 总数
“deleted”: 4, 删除数量
“batches”: 1,
“version_conflicts”: 0,
“noops”: 0,
“retries”: {
“bulk”: 0,
“search”: 0
},
“throttled_millis”: 0,
“requests_per_second”: -1.0,
“throttled_until_millis”: 0,
“failures”: []
}
mappings 设置
使用put请求创建映射
http://192.168.110.14:9200/student/_mapping
{
“properties”:{
“name”:{ – 字段名称
“type”:“text”, – 字段类型
“index”:true
},
“sex”:{
“type”:“text”,
“index”:false
},
“age”:{
“type”:“long”,
“index”:false
}
}
}
1）字段类型 有哪些？
String 字符串类型
text: 可分词
keyword: 关键字 不可分词
Numerical 数值类型
基本类型:byte short int long double float
浮点数的高进度类型：scaled_float
Date 日期类型
Array 数组类型
Object 对象类型
2）定义中的index？
index 表示是否索引。默认是true,该字段会被索引到，能够进行搜索;false 表示不能被搜索到
3）store 是否将数据进行独立存储,默认是false
原始的文本会存储到_source,默认情况下 ,其他提取出来的字段都不是独立存储的,是从_source里面
提取出来的.当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置"store":true即可，获取独立存储的字段
要比从_source中解析出来快得多,但是也会占用更多的空间，所以要更具业务需要来设置
4）analyzer: 分词器，这里的ik_max_word 及使用ik分词器
查询
get http://192.168.110.14:9200/shopping/_search
1)查询全部
{
"query":{
"mach_all":{
}
}
}
2)匹配查询
{
"query":{
"mach":{
"name":"张三"
}
}
}
3)字段匹配查询
在多个字段上进行查询
{
"query":{
"multi_mach":{
"name":"张三",
"fields":["name","nickname"]
}
}
}
4)关键字精准查询 ,类似于 “=”
{
"query":{
"trrm":{
"name":"张三"
}
}
}
5)多关键字精准查询
{
"query":{
"trrms":{
"name":["张三","lisi"]
}
}
}
6)查询指定字段
{
"_source":["name","age"]
"query":{
"trrm":{
"name":"张三"
}
}
}
7)过滤字段
includes 包含
excludes 不包含
{
"_source":{
"includes":["name","age"],
"excludes":["sex"]
}
"query":{
"trrm":{
"name":"张三"
}
}
}
8)组合查询
bool must must_not should
{
"query":{
"bool":{
"must":{
"sex":"男"
},
"must_not":{
"age":"40"
},
"should":{
"name":"张"
}
}
}
}
9) 查询范围
gt 大于>
gte 大于等于>=
lt 小于<
lte 小于等于<=
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gt":10,
"lt":50
}
}
}
}
10) 模糊查询
fuzzy 类似于 like
fuzziness 指定距离
{
"query":{
"fuzzy":{
"name":"si",
"fuzziness":2
},
}
}
11) 单个字段排序
{
"query":{
"mach":{
"name":"张三"
}
},
"sort":[
"age":{
"order":desc
}
]
}
12)多个字段排序
{
"query":{
"mach_all":{
}
},
"sort":[
"age":{
"order":desc
},
"_source":{
"order":desc
}
]
}
13)高亮显示
{
"query":{
"mach_all":{
}
},
"highlight":{
"pre_tags": "<font color='red'>",
"post_tags":"</font>"
"fields":{
"name":{
}
}
}
}
14) 分页查询
{
"query":{
"mach_all":{
}
},
"sort":[
"age":{
"order":desc
}
],
"from":0
"size":5
}
15) 聚合查询
最大
{
"aggs":{
"max_age":{
"max":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
最小
{
"aggs":{
"min_age":{
"min":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
平均
{
"aggs":{
"avg_age":{
"avg":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
求和
{
"aggs":{
"sum_age":{
"sum":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
个数
{
"aggs":{
"sum_age":{
"sum":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
去重后求和
{
"aggs":{
"distinct_age":{
"cardinality":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
一下子返回 max min avg count sum
{
"aggs":{
"seats_age":{
"seats":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}
16) 桶聚合查询 分组
{
"aggs":{
"age_groupby":{
"terms":{
"fields":"age"
}
}
},
"size":0
}