一、ES简介

1 - es简介

• mysql面临的问题
  • 性能低下：数据量或者并发比较大的情况下，like的效率低下
  • 没有相关性排名：我们使用搜索引擎搜索的时候，希望关联度比较高的搜索在前面展示
  • 无法全文搜索
  • 搜索不准确 —— 没有分词
• 什么是全文搜索
  • 我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据
    • 结构化数据：具有固定格式或有限长度的数据，如数据库、元数据等
    • 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件、word文档等
• 什么是ES：ES是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，一个简历在全文搜索引擎Apache Lucene（TM）基础上的搜索引擎；当然ES并不仅仅是Lucene那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作
  • ①.分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索
  • ②.实时分析的分布式搜索引擎
  • ③.可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据
• ES适用场景
  • 电商网站、检索商品
  • 日志数据分析、logstash采集日志、ES进行复杂的数据分析(ELK)
  • 商品价格监控网站、用户设定价格阀值
  • BI系统、商业智能、ES执行数据分析和挖掘

2 - es中的type、index、mapping、dsl

• 索引：index。es将它的数据存储到一个或者多个索引（index）中，索引就像数据库，可以向索引写入文档或者从索引中读取文档
  • 在es索引有2个概念：动词（insert）、名词（表）
    • 动词：es中描述添加数据 -> 索引一个数据
    • 名词：es中描述一个数据在一个表中 -> 一个数据在一个索引中

3 - es的本质

• es官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
• 任何可以发送http请求的，es都可以使用：postman、kibana
• 查看所有索引：GET _cat/indices

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二、安装ES和kibana

• 安装ES和kibana参考：https://blog.csdn.net/qq23001186/article/details/126324385

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三、ES创建添加数据

1 - 新建数据

• put + id新建数据：account是index；_doc是固定写法；1是id
  • put必须添加id，否则会报错
  • account不存在也会帮我们新建
  • account嵌套了company

PUT account/_doc/1
{
  "name":"bobby",
  "age":18,
  "company":[
    {
      "name":"imooc",
      "address":"beijing"
    },
    {
      "name":"immoc2",
      "address":"shanghai"
    }
  ]
}
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• put + id新建数据返回：_shards分布式中的分片；_seq_no乐观锁；

{
  "_index" : "account",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

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• put如果id数据存在则为update，否则为create：updated状态码200，created状态码201
  
• 查看新建的index
  
• post不带id新建数据

post user/_doc/
{
  "name":"bobby",
  "company":"imooc"
}
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• 如果post带id就和put的操作是一样的了：只是put不允许带id
  
• post + _create：有就新建没有报错

POST user/_create/1
{
  "name":"bobby",
  "company":"imooc"
}
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2 - 查看索引

• 查看所有索引：GET _cat/indices
  
• 查看具体索引：GET account
  

3 - post的坑

• post的updated会删除掉之前的数据：put也是一样的
  
  
  
• 如何向已有数据添加数据？：带上_update，并且将新数据包裹在doc中
  
• 使用_update和_doc这种方式是会检查的：可以发现无论怎么执行_version和_seq_no都是不会改变的
  

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四、ES获取数据

1 - 数据获取

• 获取数据：GET user/_doc/1
  
• 获取特定的数据：GET user/_source/1
  

2 - 通过url搜索数据

• 查询所有index：GET _search?q=bobby
  
• 查询指定索引数据：GET user/_search?q=bobby
  

3 - 通过request body查询数据（重点）

• 查询所有数据：

GET user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
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五、删除数据

• 删除数据：DELETE user/_doc/2
  
• 删除后再查询：_found为false，并且状态为404

• 删除索引：DELETE user
  
  

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六、批量插入和批量查询

1 - POST _bulk

• POST _bulk：

POST _bulk
{"index":{"_index":"user","_id":"1"}}
{"name":"bobby"}
{"index":{"_index":"user","_id":"2"}}
{"name":"bobby2"}
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• 操作是独立的：批量操作，每个操作都是独立的，即使失败了也不会影响其他操作
  
• 操作是可以混合的：不要求各操作必须一样
  

2 - 导入官方数据测试

• 导入官方提供的accounts.json数据：因为{"index":{"_id":"1"}}只有id，我们导入的时候带上index即可
  • 下载地址：https://download.csdn.net/download/qq23001186/86400077
    
    

3 - GET _mget