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ElasticSearch 基本使用參考

2021-02-04 12:38:54 其他

ElasticSearch

基于ElasticSearch6.*的基本操作，只涉及基本使用，不包含集群搭建、部署等

擴展后期可能會單獨發一些，歡迎關注

文章目錄

  • ElasticSearch
        • 創建索引
        • 洗掉索引
        • 新增資料
        • 更新資料
        • 洗掉
        • 獲得資料
          • DSL搜索
          • 復雜查詢(例如：大于30且為男性)
          • 全文檢索
          • 高亮顯示
          • 聚合(分組)
          • 指定欄位查詢
          • 批量獲得
        • 批量操作添加
        • 分頁
        • 映射
        • 結構化查詢
        • 中文分詞
        • 全文搜索
        • 權重

創建索引

請求地址 http://localhost:9200/name/  #name為創建索引的名字
PUT /name #put請求，右面是名字
{
    "settings": {
       "index": {
        	"number_of_shards": "2", #分片書
        	"number_of_replicas": "0" #副本數
       }
    }
}

洗掉索引

請求地址 http://localhost:9200/name/
DELETE /name #DELETE請求，右面是名字

新增資料

http://localhost:9200/索引/型別/id
例：http://localhost:9200/test/user/0001
POST /name/type/id
body：
    {
      "id":1,
      "name":"李華",
      "age":20,
      "sex":"男"
    }

更新資料

  • 第一種覆寫
http://localhost:9200/test/user/0001
PUT /name/type/id
body:
{
   "id":1,
    "name":"李華1",
    "age":20,
    "sex":"男" 
}
直接覆寫
  • 第二種區域修改
http://localhost:9200/test/user/0001/_update #注意這里加了_update
POST /name/type/id
body:
{
    "doc":{
        "sex":"男" 
    }
}

洗掉

DELETE /name/type/id
直接執行

獲得資料

http://localhost:9200/test/user/0001/
GET /name/type/id
獲取多條
http://localhost:9200/test/user/_search #默認回傳10條,多了需要做分頁
按需索引
http://localhost:9200/test/user/_search?q=age:20
DSL搜索
http://localhost:9200/test/user/_search
POST /name/type/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "age":20
        }
    }
}
復雜查詢(例如：大于30且為男性)
http://localhost:9200/test/user/_search
POST /name/type/_search
{
  "query": { #查找
    "bool": {
      "filter": {  #過濾
        "range": {  #范圍
          "age": {   #age屬性
            "gt": 30   #大于30
          }
        }
      },
      "must": { #滿足
        "match": {
          "sex": "男"
        }
      }
    }
  }
}

符號標識	代表含義
gte	       大于或等于
gt	       大于
lte	       小于或等于
lt	       小于
全文檢索
http://localhost:9200/test/user/_search
POST /name/type/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"張三 李四"
        }
    }
}
高亮顯示
http://localhost:9200/test/user/_search
POST /name/type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李華1"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}
會多回傳這么一段
"highlight":{
	"name":[
		"<em>汪</em><em>京</em><em>1</em>"
    ]
}
聚合(分組)
http://localhost:9200/test/user/_search
POST /name/type/_search
以年齡聚合
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
多回傳了
{
  "aggregations": {
    "all_interests": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": 18,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": 20,
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}
指定欄位查詢
http://localhost:9200/test/user/0001?_source=id,name
GET /name/type/id?_source=id,name

回傳
{
  "_index": "test",
  "_type": "user",
  "_id": "0001",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "name": "李華1",
    "id": 1
  }
}
加_source去掉頭
http://localhost:9200/test/user/0001/_source?_source=id,name
{
  "name": "李華1",
  "id": 1
}

判斷檔案是否存在

http://localhost:9200/test/user/0002
HEAD /name/type/id

批量操作

批量獲得
http://localhost:9200/test/user/_mget  #批量獲得
POST /name/type/_mget
{
    "ids":["id1","id2"]
}
回傳結果
{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_type": "user",
      "_id": "0001",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "id": 1,
        "name": "李華1",
        "age": 20,
        "sex": "男"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "user",
      "_id": "1111",
      "found": false #沒找到
    }
  ]
}

批量操作添加

http://localhost:9200/test/user/_bulk
POST /name/type/_bulk
創建
{"create": {"_index": "test", "_type": "user", "_id": "0003"}}
{"id": "0003", "name": "李華3", "age": 23, "sex": "男"}
{"create": {"_index": "test", "_type": "user", "_id": "0004"}}
{"id": "0004", "name": "李華4", "age": 23, "sex": "女"}
{"create": {"_index": "test", "_type": "user", "_id": "0005"}}
{"id": "0005", "name": "李華5", "age": 23, "sex": "男"} #這必須要來個回車

洗掉
{"delete": {"_index": "test", "_type": "user", "_id": "0005"}}

性能優化，批量運算元量不是越多越好，操作任務會被放在記憶體中，請妥善尋找最佳大小

分頁

size：結果數，默認10
from：跳過開始的結果數，默認為0  #就是跳過多少個后開始查  
就是從那條開始讀，讀幾條實作分頁
GET /_search?size=5 查5條資料
GET /_search?size=5&from=5 跳過5條，就是第二頁
GET /_search?size=5&from=10 跳過10條，就是第三頁

映射

型別表示的資料
Stringstring,text,keyword
Whole numberbyte,short,integer,long
Floating pointfloat,double
Booleanboolean
Datedate

Text：會分詞，然后進行索引

? 支持模糊、精確查詢

? 不支持聚合

keyword：不進行分詞，直接索引

? 支持模糊、精確查詢

? 支持聚合

請求地址 http://localhost:9200/name/  #name為創建索引的名字
PUT /name #put請求，右面是名字
{
    "settings": {
       "index": {
        	"number_of_shards": "2", #分片書
        	"number_of_replicas": "0" #副本數
       }
    },
    "mappings": {
        "person": {
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "age": {
                    "type": "integer"
                },
                "mail": {
                    "type": "keyword"
                },
                "hobby": {
                    "type": "text"
                    "analyzer": "ik_max_word" #指定分詞器
                }
            }
        }
	}
}
GET /name/_mapping

{
	"test1": {
		"mappings": {
			"person": {
				"properties": {
					"age": {
						"type": "integer"
					},
					"hobby": {
						"type": "text"
					},
					"mail": {
						"type": "keyword"  
					},
					"name": {
						"type": "text"     
					}
				}
			}
		}
	}
}

結構化查詢

#term 精確查詢
主要用于精確匹配那些值，比如數字，日期，布林值或not_analyzed的字串(未經分析的文本資料型別)
POST /name/type/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "age":18
        }
    }
}
#terms 多匹配精確查詢
terms跟term有點類似，單terms允許指定多個匹配條件，如果某個欄位指定了多個值，那么檔案需要一起做匹配
{
    "term":{
        "tag":["search","full_text","nosql"]
    }
}
{
    "query":{
        "terms":{
            "age":[18,20] #注意：匹配而不是范圍查詢！
        }
    }  
}
#range 范圍查詢
范圍查詢
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte:17",   # 大于等于17
                "lt":30     # 小于30
            }
        }
    }  
}
gte：大于等于
gt：大于
lte：小于等于
lt：小于
boost：設定查詢的推動值（boost），默認為1.0
`時間范圍查詢`

#exists 存在欄位查詢
exists查詢可以用于查詢檔案中是否包含指定欄位或沒有某個`欄位`，類似于sql陳述句中的is_null條件
POST localhost/_search   #不加索引名稱也可以
{
    "query":{
        "exists":{ #必須包含某個欄位
            "field": "age"
        }
    }
}
#match 標準查詢
match查詢是一個標準查詢，不管你需要全文本查詢還是精確查詢基本上都要用到他，
如果你使用match查詢一個全文本欄位，它會在真正查詢之前用分析器match一下查詢欄位
如果你傳入的是數字布爾日期或者not_analyzed字串時，它將為你提供準確查詢
POST /_search  #可以指定索引
{
    "query":{
        "match":{
            "hobby":"fate"
        }
    }
}
#bool 布爾查詢
POST /_search
bool查詢可以用來合并多個條件查詢結果的布爾邏輯，他包含以下運算子：
`must`：多個查詢條件的完全匹配 相當于 and
`must_not`：多個查詢條件的相反匹配 相當于 not
`should`：至少有一個查詢條件匹配 相當于 or
{
	"query": {
		"bool": {
			"must": {
				"term": {
					"age": "18" #滿足年齡是18就可以回傳 
				}
			},
			"must_not": {
				"term": {
					"name": "李華" #名字不能是李華 絕對不能是李華
				}
			},
			"should": [{
					"match": {
						"hobby": "fate" ，#愛好是fate分詞查詢
					}
				},
				{
					"match": {
						"mail": "12345678912@163.com" #郵箱是這個 兩個滿足一個就行
					}
				}
			]
		}
	}
}

單獨說一下時間的range查詢

日期欄位的范圍

當范圍查詢運行在日期型別的欄位上時，可以通過日期數學指定范圍，

GET _search
{
"query": {
  "range" : {
      "date" : {
          "gte" : "now-1d/d",
          "lt" :  "now/d"
      }
  }
}
}
1234567891011

日期數學與舍入
當使用日期數學將日期舍入到最近的天、月、小時等時，舍入后的日期依賴于范圍的邊界是否被包含，

向上舍入移動到舍入范圍的最后一毫秒，向下舍入移動到舍入范圍的第一毫秒，

  • gt：大于舍入的日期，2014-11-18||/M變為2014-11-30T23:59:59.999，即不包括整個月，
  • gte：大于等于舍入的日期，2014-11-18||/M變為2014-11-01，即包括整個月，
  • lt：小于舍入的日期，204-11-18||/M變為2014-11-01，即不包括整個月，
  • lte：小于等于舍入的日期，2014-11-18||/M變為2014-11-30T23:59:59.999，即包含整個月，

范圍查詢中的日期格式
默認使用設定在日期欄位中的format引數決議格式化日期，但是，此引數可以通過在范圍查詢中設定format引數來進行覆寫，

GET _search
{
  "query": {
      "range" : {
          "born" : {
              "gte": "01/01/2012",
              "lte": "2013",
              "format": "dd/MM/yyyy||yyyy"
          }
      }
  }
}
123456789101112

范圍查詢中的時區
通過在日期值中指定時區或使用time_zone引數指定時區，可以轉換日期時區，

GET _search
{
  "query": {
      "range" : {
          "timestamp" : {
              "gte": "2015-01-01 00:00:00", 
              "lte": "now", 
              "time_zone": "+01:00"
          }
      }
  }
}
123456789101112

note：gte引數的日期值將會被轉化為2014-12-31T23:00:00 UTC
note：now不會被time_zone引數影響（日期必須存盤為UTC）

參考：https://blog.csdn.net/qq_32165041/article/details/83714203

過濾查詢

#查詢年齡未18歲user   型別通過restful指定
POST /name/type/_search
{
    "query":{
        "bool":{
            "filter":{
                "term":{
                    "age":18
                }
            }
        }
    }
}
#注意：
 - 一條查詢陳述句會計算每個檔案與查詢陳述句之間的相關性，并給出評分，然后按評分排序
 - 過濾查詢會快取資料，一般過濾查詢性能要高于普通查詢
 - `建議：做精確查詢的時候盡量使用過濾查詢，因為過濾查詢可以快取資料`

中文分詞

#指定分詞器進行分詞
POST /_analyze
{
    "analyze":"standard",
    "text":"fate動漫"
}
`回傳`
{
  "tokens":[
    {
      "token": "fate",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 4,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "動",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "漫",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 6,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 2
    }
  ]
}
`在做一個測驗` #指定索引庫，指定欄位的text
POST /name/_analyze
{
    "analyzer":"standard",
    "field":"hobby",
    "text":"fate動漫"
}
#使用ik分詞器分詞         涉及ik分詞器的安裝，自行百度
POST /_analyze
{
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text":"中華人民共和國"
}
結果
tokens":[
{"token": "中華人民共和國", "start_offset": 0, "end_offset": 7, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "中華人民", "start_offset": 0, "end_offset": 4, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "中華", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "華人", "start_offset": 1, "end_offset": 3, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "人民共和國", "start_offset": 2, "end_offset": 7, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "人民", "start_offset": 2, "end_offset": 4, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "共和國", "start_offset": 4, "end_offset": 7, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "共和", "start_offset": 4, "end_offset": 6, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "國", "start_offset": 6, "end_offset": 7, "type": "CN_CHAR",…}
]

全文搜索

- 相關性
- 分詞
測驗步驟：
	1.創建索引，指定text型別
	2.創建檔案 #較占篇幅，自行百度或者看上面的批量操作示例
	3.單詞搜索
		POST /name/type/_search
		{
            "query":{
                "match":{
                    "hobby":"雞蛋,飯"   #可以單個也可以多個，用,號分割，滿足其中一個就行
                }
            },
            "highlight":{ #高亮
                "fields":{
                    "hobby":{} 
                }
            }
        }
	4.多詞搜索
	POST /name/type/_search
    {
        "query":{
            "match":{
                "hobby":{
                    "query":"西紅柿 面",    #用空格分隔
                    "operator":"and"  #表示and ，必須滿足連個條件
                }
            }
        },
        "highlight":{ 
            "fields":{
                "hobby":{} 
            }
        }
    }
    ##注意：and和or都是100%匹配率，因此我們可以自行設定匹配度
	    {
        "query":{
            "match":{
                "hobby":{
                    "query":"西紅柿 面",    #用空格分隔
                    "minimum_should_match":"40%"  #設定40%匹配度
                }
            }
        },
        "highlight":{ 
            "fields":{
                "hobby":{} 
            }
        }
    }
#組合搜索 
POST /name/type/_search  
 `必須有西紅柿，不能包含蓋飯，有湯匹配度更高`
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":{
                "match":{   
                "hobby":"西紅柿"
                }
            },
            "must_not":{
                "match":{
                    "hobby":"蓋飯"
                }
            },
            "should":[
                {
                "match":{
                    "hobby":"湯"
                }
            }
            ]
        }
    },
    "highlight":{
        "fields":{
            "hobby":{}
        }
    }
}

權重

`必須包含西紅柿和雞蛋，如果是面就給10權重，飯就給2權重`
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "hobby": {
            "query": "西紅柿 雞蛋",
            "operator": "and"
          }
        }
      },
      "should": [
        {
          "match": {
            "hobby": {
              "query": "面",
              "boost": 10  #設定權重
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "hobby": {
              "query": "飯",
              "boost": 2
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      ]
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "hobby": {}
    }
  }
}

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