Elasticsearch 基本操作
REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就
是 RESTful 。 Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之
间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务
器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用
服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。
在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体，它
向客户端公开。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI
(Universal Resource Identifier) 得到一个唯一的地址。所有资源都共享统一的接口，以便在客
户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法，比如 GET 、 PUT 、 POST 和
DELETE 。
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：
{
"name" : "John",
"sex" : "Male",
"age" : 25,
"birthDate": "1990/05/01",
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}HTTP 操作
索引操作-创建索引
对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ： http://127.0.0.1:9200/xxx
{
"acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
"shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
"index"【索引名称】: "shopping"
}
# 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
如果重复添加索引，会返回错误信息
查看所有索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES 服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下
查看单个索引 :
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping
{
"shopping"【索引名】: {
"aliases"【别名】: {},
"mappings"【映射】: {},
"settings"【设置】: {
"index"【设置 - 索引】: {
"creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
"number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
"number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
"uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
"version"【设置 - 索引 - 版本】: {
"created": "7080099"
},
"provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
}
}
} }
删除索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping
文档操作
创建文档
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
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping /_doc
请求体内容为
{
"title":"小米手机",
"category":"小米",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price":3999.00
}此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误
服务器响应结果如下：
{
"_index"【索引】: "shopping",
"_type"【类型-文档】: "_doc",
"_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
"_version"【版本】: 1,
"result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
"_shards"【分片】: {
"total"【分片 - 总数】: 2,
"successful"【分片 - 成功】: 1,
"failed"【分片 - 失败】: 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
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
查看文档
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
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping /_doc/1
{
"_index"【索引】: "shopping",
"_type"【文档类型】: "_doc",
"_id": "1",
"_version": 2,
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2,
"found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
"_source"【文档源信息】: {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price": 4999.00
} }修改文档
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
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping /_doc/1
请求体内容为 :
{
"title":"华为手机",
"category":"华为",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price":4999.00
}
修改成功后，服务器响应结果：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version"【版本】: 2,
"result"【结果】: "updated", # updated 表示数据被更新
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2
}
修改字段
修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/ _update/1
请求体内容为
{
"doc": {
"price":3000.00
}
}
删除文档
删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping /_doc/1
删除成功，服务器响应结果：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本
"result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 4,
"_primary_term": 2
}
条件删除文档
一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数
据进行删除
首先分别增加多条数据
{
"title":"小米手机",
"category":"小米",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price":4000.00
}{
"title":"华为手机",
"category":"华为",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price":4000.00
}
向 ES 服务器发 POST 请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping /_delete_by_query
请求体内容为：
{
"query":{
"match":{
"price":4000.00
}
} }
删除成功后，服务器响应结果
{
"took"【耗时】: 175,
"timed_out"【是否超时】: false,
"total"【总数】: 2,
"deleted"【删除数量】: 2,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"failures": []
}
映射操作
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
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ： http://127.0.0.1:9200/student /_mapping
请求体内容为：
{
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"index": true
},
"sex":{
"type": "text",
"index": false
},
"age":{
"type": "long",
"index": false
}
} }
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
keyword ：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
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
查看映射
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ： http://127.0.0.1:9200/student /_mapping
索引映射关联
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ： http://127.0.0.1:9200/student1
{
"settings": {},
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"index": true
},
"sex":{
"type": "text",
"index": false
},
"age":{
"type": "long",
"index": false
}
}
} }
