一文教你快速上手ElasticSearch@[toc] 一、前言二、索引操作 2.1 创建索引单独创建索引创建索引

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一、前言

本文介绍了Elasticsearch中索引和文档的基本CRUD操作，包括索引的创建、别名设置与删除，以及文档的插入、查询、更新和删除方法。还详细讲解了简单搜索和复杂搜索的实现，涵盖模糊匹配、字段筛选、排序和分页等功能。通过具体示例展示了API调用方式和返回结果，帮助用户快速掌握ES的基础操作技巧。

二、索引操作

2.1 创建索引

单独创建索引

PUT /index_for_test?pretty

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "index_for_test"
}

2. 创建索引和分片数

PUT /index_for_test?pretty
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

{
  "index_for_test" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : { },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1653186417869",
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "2",
        "uuid" : "DguQ--FTQSmbKizqctxNPA",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "index_for_test"
      }
    }
  }
}

3. 创建索引的别名

POST /_aliases
{
"actions": [
              {
                "add": {
                          "index": "index_for_test",
                          "alias": "index_for_test_alias"
                }
      }
      ]
}

还可以使用通配符，将一类索引用一个别名，创建了三个索引index_for_test，index_for_test2 ，index_for_test3，然后通过通配符增加别名，如：

POST /_aliases
{
"actions": [
              {
                "add": {
                          "index": "index_for_test*",
                          "alias": "index_for_test_alias"
                }
      }
      ]
}

查看别名：

GET /index_for_test_alias

{
  "index_for_test" : {
    "aliases" : {
      "index_for_test_alias" : { }
    },
    "mappings" : { },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1653186417869",
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "2",
        "uuid" : "DguQ--FTQSmbKizqctxNPA",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "index_for_test"
      }
    }
  },
  "index_for_test2" : {
    "aliases" : {
      "index_for_test_alias" : { }
    },
    "mappings" : { },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1653187323418",
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "2",
        "uuid" : "F3L4-koIRRq4Oc1mpIxGKQ",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "index_for_test2"
      }
    }
  },
  "index_for_test3" : {
    "aliases" : {
      "index_for_test_alias" : { }
    },
    "mappings" : { },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1653187327181",
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "2",
        "uuid" : "ygKXJQ2bSfmEgL_30xWtSA",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "index_for_test3"
      }
    }
  }
}

删除索引的时候，自动会将别名对应的索引，从列表中删除

2.2 删除索引

DELETE /index_for_test?pretty

三、文档操作

3.1 插入

es可以指定id存储，也可以不指定id自动生成。自动生成的id是 URL-safe、基于Base64编码且长度为20个字符的GUID字符串。这些GUID字符串由可修改的FlakeID模式生成，这种模式允许多个节点并行生成唯一ID且互相之间的冲突概率几乎为零。

PUT /wangzhe/_doc/1
{
  "name":"夏侯惇",
  "age":26,
  "role":"上单",
  "tags":["战士","肉"]
}

依次添加鲁班、王昭君，结果如下：

es添加数据

3.2 查询

对于一个查询请求，Elasticsearch 的工程师偏向于使用 GET 方式，因为他们觉得它比 POST 能更好的描述信息检索（retrieving information）的行为。然而，因为带请求体的 GET 请求并不被广泛支持，所以 search API同时支持 POST 请求。

3.2.1 简单查询

GET  /wangzhe/_doc/1

如下：

ES查询数据

3.2.2 返回文档的一部分数据

GET  /wangzhe/_doc/1?_source=name,age

3.2.3 只要 _source字段

GET  /wangzhe/_doc/1?_source=name,age

3.3 更新

3.3.1 PUT操作全量修改

PUT /wangzhe/_doc/1
{
  "name":"孙策",
  "age":26,
  "role":"上单",
  "tags":["战士","船夫"]
}

ES更新数据

3.3.2 POST+_update局部更新修改

POST /wangzhe/_update/1
{
  "doc": {
    "tags": [
      "战士",
      "船夫",
      "肉"
    ]
  }
}

ES查询数据

3.4 删除

删除id为1的文档

DELETE /wangzhe/_doc/1

删除之后_version 值仍然会增加。这是 Elasticsearch 内部记录本的一部分，用来确保这些改变在跨多节点时以正确的顺序执行。

四、搜索

4.1 简单搜索

GET  /wangzhe/_search?q=name:孙
//q表示query
//字段是name
//匹配的值是鲁

ES根据关键字查询

4.2 复杂搜索

ES比较复杂的是查询操作，包括排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询等

查询名称包含鲁班的数据语法

GET /wangzhe/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "孙"
    }
  }
}

ES模糊匹配结果

hit:包含了索引和文档的信息、查询的结果总数、查询出来的具体的文档、分数（通过分数可以判断哪个更符合）

查询结果返回固定字段（类似于mongo中的倒影查询）

GET /wangzhe/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "鲁班"
    }
  },
  "_source": ["name","role"]
}

查询结果返回固定字段

排序根据关键字符合鲁班，age排序，asc:升序，desc:降序

根据age进行排序的结果

分页查询 from:从第几条数据开始，size:返回多少条数据

分页查询

通过bool进行多条件的匹配查询 must(相当于MySQL中的and)，所有条件都要符合 must_not(相当于MySQL中的!=)

GET /wangzhe/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "鲁班"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 5
          }
        }
      ]
    }
  }
}

通过bool进行多条件的匹配查询

should(相当于MySQL中的or)，所有条件或的查询

should命令查询

通过filter进行过滤查询

GET /wangzhe/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "鲁班"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "lte": 8
          }
        }
      }
    }
  }
}

通过filter进行过滤查询

数组匹配查询数组里的多个匹配条件通过空格隔开即可，只要满足其中一个条件即可被查出

GET /wangzhe/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "学生 肉"
    }
  }
}

数组匹配查询

精确查询 term查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确的查找！ 关于分词 a. term:查询精确的 b. match:会使用分词器解析（先分析文档，再通过分析的文档进行查询） 两个类型 text keyword 创建testdb索引并插入两条数据，name为text类型，desc为keyword类型。text类型会被当成分词器普通解析，如果是keyword类型则不会解析。

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "desc":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name":"刻威舟",
  "desc":"刻威舟desc1"
}


PUT testdb/_doc/2
{
  "name":"刻威舟",
  "desc":"刻威舟desc2"
}

通过head插件查看索引的映射规则：

通过head插件查看索引的映射规则

测试text、keyword两种类型 利用keyword会把它当做一个整体，而利用普通的默认分词器，会把它拆分成一个个字，如下图：

keyword没有被分词

standard可以看见被拆分了

keyword类型不会被分词器解析

多个值匹配精确查询

多个值匹配精确查询

高亮查询 1.默认高亮查询

GET wangzhe/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王昭君"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}

搜索相关的结果会被高亮显示，通过highlight里面的fields进行字段设置

高亮查询

2.自定义高亮查询

GET wangzhe/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "王昭君"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'",
    "post_tags": "</p>",
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}

自定义高亮查询

五、处理冲突

关系型数据库使用悲观并发控制，假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。而es使用乐观并发控制，不会阻塞正在尝试的操作。然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败。应用程序接下来将决定该如何解决冲突。例如，可以重试更新、使用新的数据、或者将相关情况报告给用户。

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