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前言
上一期介绍了ES的安装和简单使用，这一期说说关于ES的语法相关。
RESTfull API
1.创建索引
PUT index_test
{
"settings": {
"number_of_shards": 1, // 设置索引分片数量
"number_of_replicas": 1 // 设置索引每个分片的副本数量
},
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text", // 文本类型字段，会被分词索引保存
"analyzer": "ik_max_word", // 设置保存使用的分词器
"search_analyzer": "ik_max_word" // 设置搜索时使用的分词器
},
"phone":{
"type": "keyword" // 关键词类型，不会被分词索引
},
"age":{
"type": "integer"
},
"localtion":{
"type": "geo_point" // 地理位置类型
},
"createDate":{
"type": "date", // 时间类型
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" // 设置数据保存格式，未设置保存为时间戳
}
}
}
}
2.删除索引
DELETE index_test
3.插入数据
// 指定数据id插入数据
POST index_test/_doc/1
{
"name":"名称",
"phone":"18883842027",
"age":25,
"location":{
"lat":30.001,
"lon":100.001
},
"createDate":"2021-01-19 22:40:44"
}
// 不指定id保存数据，自动生成随机ID
POST index_test/_doc
{
"name":"名称",
"phone":"18883842027",
"age":25,
"location":{
"lat":30.001,
"lon":100.001
},
"createDate":"2021-01-19 22:40:44"
}
4.删除数据
DELETE index_test/_doc/1
5.聚合
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/search-aggregations.html
avg ：平均值
max：最大值
min：最小值
sum：求和
GET people/_search // 查询平均年龄
{
"aggs": {
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
GET people/_search // 查询年龄之和
{
"aggs": {
"ageSum": {
"sum": {
"field": "age"
}
}
}
}
GET people/_search // 查询最小年龄
{
"aggs": {
"ageMin": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
GET people/_search // 查询最大年龄
{
"aggs": {
"ageMax": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
terms词聚合
基于某个field，该 field 内的每一个【唯一词元】为一个桶，并计算每个桶内文档个数。默认返回顺序是 按照文档个数多少排序。
GET people/_search // 按照年龄分组统计数量
{
"aggs": {
"ageGroupCount": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
}
}
6.结构化查询
6.1term查询
term 主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数 据类型)：
GET index_test/_search
{
"query": {
"term": {
"age": {
"value": "25" // 查询年龄等于25的数据
}
}
}
}
GET index_test/_search
{
"query": {
"term": {
"phone": {
"value": "18883842027" // 查询手机号码为18883842027的数据
}
}
}
}
6.2terms查询
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需 要一起去 做匹配：
GET index_test/_search
{
"query": {
"terms": { // 查询年龄为23，25，27 的数据
"age": [
"23",
"25",
"27"
]
}
}
}
6.3range查询
range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
gt :: 大于
gte :: 大于等于
lt :: 小于
lte :: 小于等于
GET index_test/_search
{
"query": {
"range": {
"age": { // 查询大于等于18小于等于25的数据
"gte": 18,
"lte": 25
}
}
}
}
6.4exists查询 exists 查询可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的 IS_NULL 条件 包含这个字段就返回返回这条数据
GET index_test/_search
{
"query": {
"exists": { // 查询存在字段age的数据
"field": "age"
}
}
}
6.5 match查询 match 查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。 如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析 match 一下查询字符； 如果用 match 下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者 not_analyzed 的字符串时，它将 为你搜索你 给定的值：
GET index_test/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "张三"
}
}
}
6.6 bool查询
bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and 。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not 。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or 。
这些参数可以分别继承一个查询条件或者一个查询条件的数组：
GET index_test/_search // 查询年龄等于25并且电话号码为18888888888的数据
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"term": {
"age": {
"value": "25"
}
}},
{
"term": {
"phone": {
"value": "18888888888"
}
}
}
]
}
}
}
