ElasticSearch高級使用

1. ElasticSearch基本使用

1.1 基本概念

1. 集群和節點 ：多個節點組成一個集群，每一個集群都有一個唯一的名字，默認為“elasticsearch”，每一個節點都有其自己的名字，但每一個節點都是通過集群的名字來加入集群的
2. 索引：含有相同屬性的檔案集合，就相當于sql里面一個database，就是一個資料庫；
3. 型別：索引可以定義一個或多個型別，檔案必須屬于一個型別，就相當于sql里面一個table，也就是一個表；索引名要小寫且沒有下劃線
4. 檔案：是可以被索引的基本資料單位，相當于sql里面的一條記錄；
5. 分片：每個索引都有多個分片，每個分片都是一個Luence索引；分片是為了緩解大資料量的索引所帶來的硬碟壓力，并減少對搜索速度造成的瓶頸；分片允許用戶進行橫向和縱向的擴展
6. 備份：拷貝一份分片就完成了分片的備份；可以在主分片失效或者損壞的時候來代替主分片來執行搜索任務，提高ES的可用性，并分攤搜索壓力
7. ES在創建是會自動創建五個分片，一個備份；分片的數量只能在創建索引的時候確定，而不能在后期進行修改，而備份可以修改

1.2 RESTFul API

ElasticSearch的API組成示意RESTFul API的風格來命名自己的API的；

API基本格式：http://:/<索引>/<型別>/<檔案id>

常用HTTP動詞：GET/ PUT/ POST/ DELETE

1.3 創建索引

1.3.1 非結構化創建

這里可以查看book這個索引的資訊來看出來，他是結構化還是非結構化的索引

1.3.2 結構化創建

{
  "novel": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

再去到概覽里面，右上角重繪，之后查看book的索引資訊，就會看到mapping當中有了引數

這里會有一個問題，就是在復合查詢的時候，json格式的資料會很麻煩而且易錯，所以大家可以考慮使用Postman工具來進行API的操作；

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    },
    "mappings":{
        "man":{
            "properties":{
                "name":{
                    "type":"text"
                },
                "country":{
                    "type":"keyword"
                },
                "age":{
                    "type":"integer"
                },
                "data":{
                    "type":"date",
                    "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                }
            }
        }
    }
}

再次重繪Head插件頁面，便會展示出我們剛設定好的索引

1.4 插入操作

1.4.1 指定檔案id插入

還是利用postman工具，訪問people/man/1并輸入接送資料

然后再次重繪Head插件頁面，你會發現people這個索引下面的docs從0變成了1，這便意味著我么插入資料成功了，最上方資料瀏覽選項卡里面便能夠看到我們插入的資料；

1.4.2 自動產生檔案id插入

直接借用上面的資料做一些修改

這個時候你可以去Head頁面去查看了，docs從1變成2了，資料瀏覽也能看到我們剛剛插入的資訊；

1.5 修改操作

1.5.1 直接修改檔案

1.5.2 腳本修改檔案

腳本修改，就是利用ES內置支持的語言，來對檔案內容進行修改；ES自身支持的語言有：painless，groovy，JavaScript以及python；

當然也可以把引數提取出來，單獨寫

{
    "script":{
        "lang":"painless",
        "inline":"ctx._source.age = params.age",
        "params":{
            "age":100
        }
    }
}

1.6 洗掉操作

1.6.1 洗掉檔案

洗掉檔案的操作就很簡單，只需要在postman中輸入想要洗掉的檔案id的路徑，發送一個delete請求就可以了

1.6.2 洗掉索引

洗掉索引就屬于一種敏感操作，一旦洗掉，就會失去該索引下面所有的資料；

洗掉操作你可以直接在head界面里，在你想要洗掉的索引下面動作下拉欄里面去洗掉

當然你也可以在postman中進行洗掉，類似洗掉檔案，你只需要把路徑保留到你要洗掉的索引，發送delete請求即可；

上面兩個步驟執行完成后，就把之前創建的兩個索引都刪掉了，此時再來head來查看，就不再有任何的資料了；

1.7 查詢操作

1.7.1 準備作業

? 我們上面的操作已經清空了我們ES，這里為了方便我們后面的查詢操作，我預先構建了一個索引，這里我只放出結構，希望大家能夠自己動手去創建一下，以加深印象

1.7.2 簡單查詢

顧名思義，簡單查詢就只需要輸入路徑加你想要查詢的id，發送get請求即可

1.7.3 條件查詢

添加查詢就是發送一些你設定好的條件引數，然后post發送這些引數，等待ES查詢結果

這里先簡單說明一下里面的一些引數是什么意思，具體的語法在后面會詳細講解

{
    // 查詢
    "query":{
        // 匹配所有
        "match_all":{},
        // 匹配(按條件)
        "match":{
            "title":"Java"
        }
    },
    // 從哪開始
    "from":1,
    // 資料個數
    "size":2,
    // 自定義排序
    "sort":[
        // 出版日期，降序
        {"publish_date":{"order":"desc"}}
    ]
}

1.7.4 聚合查詢

{
    // 聚合查詢關鍵字
    "aggs":{
        // 自定義查詢名稱(可以多個)
        "group_by_word_count":{
            // 關鍵詞，聚合
            "terms":{
                // 指定聚合欄位
                "field":"word_count"
            },
            // 關鍵詞，計算
            "stats":{
                "field":"word_count"
            }
        }
    }
}

最下面便是聚合資訊，相同字數的資料便被聚合在了一起；

2. ElasticSearch高級使用

query，filter語法

2.1 子條件查詢

子條件查詢就是以特定欄位查詢所指特定值：分為Query Context和Filter Context

1. Query Context

   在查詢程序中，除了判斷檔案是否滿足查詢條件外，ES還會計算一個_sorce來表示匹配度，旨在判斷目標檔案和查詢條件匹配的有多好

   a. 全文本查詢：針對文本型別資料；

   {
       // 查詢
       "query":{
           // 匹配所有
           "match_all":{},
           // 匹配(按條件模糊搜索)
           "match":{
               "title":"Java"
           },
           // 精確匹配
           "match_phrase":{
               "title":"Java"
           },
           // 組合搜索
           "multi_match":{
               // 搜索內容
               "query":"",
               // 搜索范圍
               "fields":[]
           },
           // 語法查詢(支持通配符，布爾查詢等)
           "quer _string":{
               // 搜索內容(利用AND或者OR來進行連接)
               "query":"",
               // 搜索范圍
               "fields":[]
           }
       }
   }
   

   b. 欄位查詢：針對結構化資料，如數字，日期等；

   {
       // 查詢
       "query":{
           // 范圍查詢
          "range":{
              "word_count":{
                  // 大于等于(greater than or equal)
                  "gte":1000,
                  // 小于等于
                  "lte":10000
              }
          }
       }
   }
   

2. Filter Context

   在查詢程序中，只判斷該檔案是否滿足條件，只有YES或NO；filter基本上就是用來做資料過濾的，比query要快一些，但是要結合bool來使用，結果會被ES進行快取；

   {
       // 查詢
       "query":{
           // bool關鍵字
           "bool":{
               // filter關鍵詞
               "filter":{
                   // 過濾條件
                   "trem":{
                       
                   }
               }
           }
       }
   }
   

2.2 復合條件查詢

復合條件查詢就是以一定的邏輯組合子條件查詢，常見的包括：固定分數查詢，布爾查詢等等；

{
    "query":{
        // 固定分數查詢
        "constant_score":{
            // 過濾
            "filter":{
                "match":{

                }
            },
            // 指定分數
            "boost": 1
        },
        // 布爾查詢
        "bool":{
            // 應當滿足的條件
            "shoule":[
                // 多個條件之間為或
            ],
            // 必須滿足的條件
            "must":[
                // 多個條件之間為與
            ],
            // 必須不能滿足
            "must_not":[

            ]
            // 這些都可以和filter進行組合，再進一步篩選
        }
    }
}