• Elasticsearch入门（二）基本操作（索引、文档、映射）

    数据格式

    Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。

    这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。

    用 JSON 作为文档序列化的格式，比如一条用户信息：

    1. {
    2.  "name" : "John",
    3.  "sex" : "Male",
    4.  "age" : 25,
    5.  "birthDate": "1990/05/01",
    6.  "about" : "I love to go rock climbing",
    7.  "interests": [ "sports", "music" ]
    8. }

    因为访问Elasticsearch 服务器是REST请求，所以我们直接使用 Postman 访问。

    Postman 下载地址：https://www.getpostman.com/apps 

    HTTP 操作

    一、索引操作

    1. 创建索引-PUT，创建索引就等同于创建数据库，如果重复添加索引，会返回错误信息

    请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

    1. {
    2.  "acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
    3.  "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
    4.  "index"【索引名称】: "shopping"
    5. }
    6. # 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片

    2. 查看全部索引-GET

    请求 ：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

     3. 查看单个索引-GET

    请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

    查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。

    1. {
    2.  	"shopping"【索引名】: { 
    3.  		"aliases"【别名】: {},
    4.  		"mappings"【映射】: {},
    5.  		"settings"【设置】: {
    6. 			 "index"【设置 - 索引】: {
    7.  				"creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
    8.  				"number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
    9.  				"number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
    10. 				 "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
    11.  				"version"【设置 - 索引 - 版本】: {
    12. 					 "created": "7080099"
    13. 				 },
    14.  				"provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
    15.  			}
    16.  		}
    17.  	}
    18. }

    4. 删除索引-DELETE

    请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

     二、文档操作

    1. 创建文档-POST

    索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式

    请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

    1. {
    2.  	"_index"【索引】: "shopping",
    3.  	"_type"【类型-文档】: "_doc",
    4. 	"_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
    5. 	"_version"【版本】: 1,
    6.  	"result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
    7.  	"_shards"【分片】: {
    8.  		"total"【分片 - 总数】: 2,
    9.  		"successful"【分片 - 成功】: 1,
    10.  		"failed"【分片 - 失败】: 0
    11.  	},
    12.  	"_seq_no": 0,
    13.  	"_primary_term": 1
    14. }

    上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。

    如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

    此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

    2. 查看文档-GET

    查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询 

    http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G  

    1. {
    2.  	"_index"【索引】: "shopping",
    3.  	"_type"【文档类型】: "_doc",
    4.  	"_id": "1",
    5.  	"_version": 2,
    6.  	"_seq_no": 2,
    7.  	"_primary_term": 2,
    8.  	"found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
    9.  	"_source"【文档源信息】: {
    10.  		"title": "华为手机",
    11.  		"category": "华为",
    12.  		"images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
    13.  		"price": 4999.00
    14.  	}
    15. }

     查询所有数据: http://127.0.0.1:9200/shopping/_search 发送GET请求

    3. 修改文档-POST

    • 全局修改
    • 局部修改

    全局修改和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖，局部修改则修改字段对应的值。

    http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G全局修改：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G 

    1. {
    2.  	"title":"华为手机",
    3.  	"category":"华为",
    4.  	"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
    5.  	"price":4999.00
    6. }

    局部修改：

    1. {
    2.     "doc":{
    3.         "title":"华为手机"
    4.     }
    5. }

     4. 删除文档-DELETE

    http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G

    1. {
    2. 	 "_index": "shopping",
    3.  	 "_type": "_doc",
    4.  	 "_id": "1",
    5.  	 "_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本
    6.  	 "result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
    7.  	 "_shards": {
    8.  		"total": 2,
    9.  		"successful": 1,
    10.  		"failed": 0
    11.  	},
    12.  	"_seq_no": 4,
    13.  	"_primary_term": 2
    14. }

    5. 条件删除文档-POST

    先创建俩个文档

    1. {
    2.  "title":"小米手机",
    3.  "category":"小米",
    4.  "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
    5.  "price":3999.00
    6. }
    7. {
    8.     "title":"华为手机",
    9.     "category":"华为",
    10.     "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
    11.     "price":4000.00
    12. }

    删除价格为 4000.00 的文档：

    1. {
    2.     "query":{
    3.         "match":{
    4.             "price":4000.00
    5.         }
    6.     }
    7. }

    1. {
    2.     "took"【耗时】: 1175,
    3.     "timed_out"【是否超时】: false,
    4.     "total"【总数】: 1,
    5.     "deleted"【删除数量】: 1,
    6.     "batches": 1,
    7.     "version_conflicts": 0,
    8.     "noops": 0,
    9.     "retries": {
    10.         "bulk": 0,
    11.         "search": 0
    12.     },
    13.     "throttled_millis": 0,
    14.     "requests_per_second": -1.0,
    15.     "throttled_until_millis": 0,
    16.     "failures": []
    17. }

    映射基本操作

    原理

    有了索引库，等于有了数据库中的 database。

    接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

    1. 创建映射-PUT

    首先创建 stuednt 索引：

    http://127.0.0.1:9200/student

     ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

    请求体内容为：

    1. {
    2.     "properties": {
    3.         "name":{
    4.             "type": "text",
    5.             "index": true
    6.         },
    7.         "sex":{
    8.             "type": "keyword",
    9.             "index": true
    10.         },
    11.         "age":{
    12.             "type": "keyword",
    13.             "index": false
    14.         }
    15.     }
    16. }

    映射数据说明：

    • 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price

    • type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：

      • String 类型，又分两种：
        • text：可分词，支持模糊查询，支持准确查询，不支持聚合查询
        • keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，支持模糊查询，支持准确查询，支持聚合查询。
      • Numerical：数值类型，分两类
        • 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
        • 浮点数的高精度类型：scaled_float
      • Date：日期类型
      • Array：数组类型
      • Object：对象

    • index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

      • true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
      • false：字段不会被索引，不能用来搜索

    • store：是否将数据进行独立存储，默认为 false

      原始的文本会存储在 _source 里面，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 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。

    • analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器

    2. 查看映射-GET

    http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

    3. 索引映射关联-PUT

    创建新的索引 student1，与之前的 student 进行映射关联

    http://127.0.0.1:9200/student1

    请求体内容：（填写要映射的索引映射内容）

    1. {
    2.     "settings": {},
    3.     "mappings": {
    4.         "properties": {
    5.             "name":{
    6.                 "type": "text",
    7.                 "index": true
    8.  
    9.             },
    10.             "sex":{
    11.                 "type": "text",
    12.                 "index": false
    13.             },
    14.             "age":{
    15.                 "type": "long",
    16.                 "index": false
    17.             }
    18.         }
    19.     }
    20. }

     

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