ELK 基础原理 文档 （二）

目录

一、文档的基础操作

创建文档 

获取文档

 文档更新

文档删除

 二、文档的各种查询

1、条件查询

2、分页查询 

3、过滤查询

4、排序查询

 5、条件与、或、范围查询

6、完全关键词查询

7、设置高亮 

8、聚合查询

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一、文档的基础操作

创建文档 

与Mysql的表类似的结构如ELK里的文档，但ELK的文档却可不用创建直接生成。

 注意，这里只能使用post不能使用put

但当我们为文档自定义id时post和put都可以使用，因为post支持幂等性和非幂等性的操作，put只支持幂等性的操作，而在没有自定义id的情况下，id是随机生成的，这照成了非幂等性。

获取文档

 这里是通过id进行查询

全查询

 文档更新

覆盖更新

 字段更新

查询所有，可以看到字段已经改变

文档删除

 二、文档的各种查询

ES的查询默认会将各个关键字进行分词生成倒排索引，所以当只有一个关键词时同样可以进行查询对应索引的文档。

1、条件查询

通过地址栏查询

通过请求体请求，推荐

 通过match_all实现查询所有

2、分页查询 

from为起始位置，size为往后的查询数目 。

3、过滤查询

 _source里的为需要查询的字段。

4、排序查询

 5、条件与、或、范围查询

must相当于mysql里的and

 shoud相当于mysql里的or

6、完全关键词查询

7、设置高亮 

设置高亮显示

highlight下对应fields下的字段进行查询时的高亮显示，也就是对特殊的内容进行样式的设定。

8、聚合查询

 

 查询请求体

{
    "aggs":{ //聚合操作
        "price_group":{//组名称，随意起名
            "terms":{//分组
                "field":"price" //分组字段
            }
        }
    },
    "size":0
}

查询响应结果

{
	"took": 13,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 2,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": null,
		"hits": []
	},
	"aggregations": {
		"price_group": {
			"doc_count_error_upper_bound": 0,
			"sum_other_doc_count": 0,
			"buckets": [
				{
					"key": 7999,
					"doc_count": 2
				}
			]
		}
	}
}