查看所以索引信息查看索引的语法

转载

davisl 2024-05-21 11:59:42

文章标签 查看所以索引信息大数据数据库 python 数据 文章分类 数据仓库大数据

ElasticSearch

倒排索引

命令（可以通过Kibana-Devtools-Console）

1、健康状态

GET /_cat/health?v

结果如下

epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 
1509779009 15:03:29 elasticsearch yellow 1 1 1 1001 0 - 50.0%

2、查看索引

GET /_cat/indices?v

3、创建索引

PUT /test?pretty

4、删除索引

DELETE /test?pretty

5、新增文档并建立索引

语法为：

PUT /index/type/id
{
  "json数据"
}

index：指索引名
type：指索引的类型
id：是这条数据的id。

例如：(添加和修改是同一个请求)

PUT /goods/book/1
{
    "name" : "深入理解java虚拟机",
    "price" :  100
}

6、查询指定商品

GET /goods/book/1

7、删除指定商品

DELETE  /goods/book/1

8、查询所有商品

GET  /goods/book/_search

返回参数如下

took：耗费了几毫秒
timed_out：是否超时，这里是没有
_shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）
hits.total：查询结果的数量，3个document
hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据

9、query sring search

GET /goods/book/_search?q=name:java&sort=price:desc

不建议使用。

10、query DSL（Domain Specified Language，特定领域的语言）

查询所有的商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

查询名称包含java的商品，同时按照价格降序排序

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "sort": [ 
        { "price": "desc" }
    ]
}

分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}

指定要查询出来商品的名称和价格就可以

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}

11、query filter

搜索商品名称包含NB，而且售价大于300元的商品

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "java"
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 300 }
                }
            }
        }
    }
}

12、full-text search（全文检索）

POST /goods/book/2 
{ 
    "name" : "c++", 
    "price" : 220
}

然后再来查询,name这个字段，会先被拆解，建立倒排索引：

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "c++"
        }
    }
}

13、phrase search（短语搜索）

跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "name" : "java"
        }
    }
}

14、highlight search（高亮搜索结果）

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "name" : {}
        }
    }
}

状态

green：每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的
yellow：每个索引的primary shard都是active状态的，但是部分replica shard不是active状态，处于不可用的状态
red：不是所有索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失了

document的核心元数据

1、_index元数据

（1）代表一个document存放在哪个index中
（2）类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：product index（包含了所有的商品），sales index（包含了所有的商品销售数据），inventory index（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如说company index，不合适的。
（3）index中包含了很多类似的document：类似是什么意思，其实指的就是说，这些document的fields很大一部分是相同的，你说你放了3个document，每个document的fields都完全不一样，这就不是类似了，就不太适合放到一个index里面去了。
（4）索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号：product，website，blog

2、_type元数据

（1）代表document属于index中的哪个类别（type）
（2）一个索引通常会划分为多个type，逻辑上对index中有些许不同的几类数据进行分类：因为一批相同的数据，可能有很多相同的fields，但是还是可能会有一些轻微的不同，可能会有少数fields是不一样的，举个例子，就比如说，商品，可能划分为电子商品，生鲜商品，日化商品，等等。
（3）type名称可以是大写或者小写，但是同时不能用下划线开头，不能包含逗号