1、 ES中的文档
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。
JSON，作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。
_index：索引库，类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type：类型，类似于关系型数据库中表。可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用 employee 做为类型名。
_id:与 _index 和 _type 组合时，就可以在ELasticsearch中唯一标识（类似于主键）一个文档。当创建一个文档，你可以自定义 _id ，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
另外还包括：
_uid：文档唯一标识(_type#_id)
_source：文档原始数据
_all：所有字段的连接字符串
2、文档的增删改
存储数据的行为就叫做索引(indexing)，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以简单的对比传统数据库和ES的对应关系：
关系数据库（MYSQL） -> 数据库DB-> 表TABLE-> 行ROW-> 列Column
Elasticsearch -> 索引库Indices （数据库）-> 类型Types（表） -> 文档Documents（行） -> 字段Fields（列）
ES集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引库中可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。
创建索引文档
①使用自己的ID创建：
PUT{index}/{type}/{id}
{
"field": "value",
...
}
②ES内置ID创建：
POST{index}/{type}/
{
"field": "value",
...
}
①②ES响应内容：
{
"_index": "wang",
"_type": "employee",
"_id": xxxxxx,
"_version": 1, //文档版本号
"created": true //是否新增
}
③ 获取指定ID的文档
GET wang/employee/123?pretty
③返回的内容：
{
"_index" : "wang",
"_type" : "employee",
"_id" : "123",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"email": "sss@qq.cn",
"fullName": "张三",
...
"joine_date": "2016-06-01"
}
}返回文档的部分字段：
GET默认返回整个文档，通过GET /wang/employee/123?_source=fullName,email
只返回文档内容，不要元数据：
GET wang/employee/123/_source
④修改文档
更新整个文档
同PUT {index}/{type}/{id}
在响应中，我们可以看到Elasticsearch把 _version 增加了。
{
...
"_version" : 2,
"created": false
}created 标识为 false 因为同索引、同类型下已经存在同ID的文档。
在内部，Elasticsearch已经标记旧文档为删除并添加了一个完整的新文档。旧版本文档不会立即消失，但你也不能去访问它。Elasticsearch会在你继续索引更多数据时清理被删除的文档。
局部更新文档
接受一个局部文档参数 doc，它会合并到现有文档中，对象合并在一起，存在的标量字段被覆盖，新字段被添加。
POST wang/employee/123/_update
{
“doc”{
"email" : "sss@qq.cn",
"salary": 1000
}
}email会被更新覆盖，salary会新增。
这个API 似乎 允许你修改文档的局部，但事实上Elasticsearch
遵循与之前所说完全相同的过程，这个过程如下：
1. 从旧文档中检索JSON
2. 修改它
3. 删除旧文档
4. 索引新文档
脚本更新文档
也可以通过使用简单的脚本来进行。这个例子使用一个脚本将age加5：
POST wang/emploee/123/_update
{
"script" : "ctx._source.age += 5"
}在上面的例子中， ctx._source指向当前被更新的文档。
注意，目前的更新操作只能一次应用在一个文档上。
删除文档
DELETE {index}/{type}/{id}
存在文档的返回：
{
"found" : true,
"_index" : "wang",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 3
}
不存在的返回：
{
"found" : false,
"_index" : "wang",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 4
}注意：尽管文档不存在，但_version依旧增加了。这是内部记录的一部分，它确保在多节点间不同操作可以有正确的顺序。
批量操作bulk API
使用单一请求来实现多个文档的create、index、update 或 delete。
Bulk请求体格式：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n每行必须以 "\n" 符号结尾，包括最后一行。这些都是作为每行有效的分离而做的标记。
create当文档不存在时创建之。
index创建新文档或替换已有文档。
update局部更新文档。
delete删除一个文档。
例如：
POST _bulk
{ "delete": { "_index": "wang", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "wang", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "我下班了" }
{ "index": { "_index": "wang", "_type": "blog" }}
{ "title": "我真的下班了" }注意：delete后不需要请求体，最后一行要有回车。
3、文档的简单查询
3.1 通过文档ID获取
略
GET /test/employee/13.2 批量获取
mget API参数是一个 docs数组，数组的每个节点定义一个文档的 _index 、 _type 、 _id 元数据。如果你只想检索一个或几个确定的字段，也可以定义一个 _source 参数：
方式1：GET _mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "itsource",
"_type" : "blog",
"_id" : 2
},
{
"_index" : "itsource",
"_type" : "employee",
"_id" : 1,
"_source": "email,age"
}
]
}方式2：同一个索引库的同一个类型下
GET itsource/blog/_mget
{
"ids" : [ "2", "1" ]
}3.3 空搜索-查询所有
没有指定任何的查询条件，只返回集群索引中的所有文档：
GET test/employee/_search 查询所有的employee
GET _search
3.4 分页搜索
和SQL使用 LIMIT from,size关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受 from 和 size 参数：
size : 每页条数，默认 10
from : 跳过开始的结果数，默认 0
如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：
GET crm/emp/_search?size=5 #查询5条
GET crm/emp/_search?size=5&from=5 #查询6-10
GET crm/emp/_search?size=5&from=10 #查询11-15
3.5 查询字符串搜索
一个搜索可以用纯粹的uri来执行查询。在这种模式下使用搜索，并不是所有的选项都是暴露的。它可以方便快速进行 curl 测试。
Sql查询：
查询年龄为25岁的员工
GET itsource/employee/_search?q=age:25
如果q后的参数不指定Fileds则默认查询_all字段（隐含的文档所有字段的连接内容）
类似的查询语法参考lucene，如：
组合查询:
+表示并且,多个条件做且运算====>MUST
空格表示或,多个条件做或运算====>SHOULD
-表示非,多个条件做非运算====>MUST_NOT
+name:john +tweet:mary
+name:(mary john) +date:>2014-09-10 +(aggregations geo)
age[20 TO 30]
Select name,age from t_emp where age between and 10 order by age desc; |
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