elasticsearch version: 6.7.*
kibana version: 6.7.*
注意：es版本和kibana的版本要对应，否则可能会 出现各种意外情况
基本概念
Elasticsearch的文件存储是面向文档型数据库(有点类似 mongodb)
一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：
{
"id" : "1001",
"name" : "tom",
"age" : "20"
}
和关系型数据库(mysql)术语做对比
| mysql | elasticsearch |
|---|---|
| 数据库(database) | 索引(index) |
| 数据表(table) | 类型(type) |
| 一行数据(row) | 一个文档(doument) |
| 表结构字段(field) | 字段(field) |
常用API及kibana DevTool 使用
如果使用curl命令虽然也是可以操作es的，但是curl命令实在是不方便，所以要借助kibana这个工具,就像一个是你在命令行敲sql语句，另外一个是在phpmyadmin中图形化操作...
索引操作(类似 mysql 数据库操作)
- 查看索引健康状态
GET _cluster/health?level=indices
- 创建索引(
类似mysql的create database)
PUT users
- 创建索引并直接设置索引的设置信息
PUT books
{
"settings": {
"number_of_shards": 10,
"number_of_replicas": 6
}
}
- 删除索引(
类似mysql的 drop database)
DELETE users
- 查看索引设置(
类似mysql的 show create)
GET users/_settings
- 设置索引信息
PUT users/_settings
{
"number_of_replicas": 1
}
将备份分片设置为只有一个(分片可以简单理解为分支，类似git)
- 检查一个索引是否存在(
类似mysql: if table exists)
HEAD users
- 关闭一个索引(关闭索引后不能在读写 索引中的文档)
POST users/_close
- 开启一个索引(将一个关闭的索引从新开启)
POST users/_open
文档操作 (类似mysql: 数据操作curd)
创建一个文档(
类似mysql: insert)
PUT users/user/1
{
"name":"zhangShang",
"age" : 20,
"sex" : 1
}
注意：在
es 6.* 以上版本一个index中只能有一个type，如果执行上面这条命令之后，在执行下面这个命令就会报错
POST users/user
{
"name" : "hello",
"age" : 10,
"sex" : 0
}
来看看响应的结果：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Rejecting mapping update to [users] as the final mapping would have more than 1 type: [user, userinfo]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Rejecting mapping update to [users] as the final mapping would have more than 1 type: [user, userinfo]"
},
"status": 400
}
创建多个文档(
类似mysql: insert 多个 values)
POST books/name/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"name": "《PHP之道》"}
{"index": {"_id": 2}}
{"name": "《代码简洁之道》"}
查看一个索引的所有文档 (
类似mysql: select)
GET books/_search
查看指定id的文档
GET books/book/2
修改文档(
类似mysql: update)
es修改文档有两中方式: put post
- post 方式
POST books/name/_bulk
{"index": {"_id": "3"}}
{"update": "hello"}
- put 方式
PUT books/name/3
{
"name": "java"
}
删除文档
DELETE books/name/3
删除 _id 为3的这个文档
批量导入测试数据
-
测试数据
-
使用
curl命令导入数据
curl -H 'Content-Type:application/json' -XPOST '192.168.10.10:9200/shakespeare/novels/_bulk' --data-binary @acc.json
搜索1
- 单条件搜索
GET bank/account/_search?q=firstname:Virginia
搜索bank这个索引中，所有firstname字段为Virginia的所有文档
GET bank/account/_search?q=firstname:Virginia,Alex
搜索bank这个索引中，所有firstname字段为Virginia 或者 Alex的所有文档
- 模糊搜索(不指定字段，搜索出所有字段中包涵指定字符串)
# 1
GET bank/account/_search?q=jones
# 2
GET bank/account/_search?q=jones pace
# 3
GET bank/account/_search?q="jones pace"
1：搜索bank这个索引中，所有字段包涵jones这个字符的文档
2：搜索bank这个索引中，所有字段包涵jones 或者 pace字符的文档
2：搜索bank这个索引中，所有字段包涵jones pace这个字符的文档
- 多条件搜索
GET bank/account/_search?q=(firstname:Virginia AND lastname:Ayala)
搜索bank这个索引中，所有firstname字段为Virginia 并且 lastname字段为Ayala的所有文档
以上这种形式的搜索相当于在地址栏中输入参数，非常局限，了解即可
搜索(query)
条件搜索
# 1
GET bank/account/_search
{
"query": {
"match": { # 普通搜索
"firstname": {
"query": "virginia jones", # 搜索的关键词
"operator": "or" # 操作: or and
}
}
}
}
# 2
GET bank/account/_search
{
"query": {
"match_phrase": { # 词组搜索
"address": "Baycliff Terrace"
}
}
}
# 3
GET bank/account/_search
{
"query": {
"multi_match": { # 多字段词组搜索
"query": "Baycliff Terrace",
"fields": ["address", "firstname", "lastname"]
}
}
}
1：搜索bank这个索引中，所有firstname字段为Virginia或者Ayala的所有文档
2：搜索bank这个索引中，所有address字段包涵 Virginia Ayala的所有文档
3: 搜索bank这个索引中，字段address,firstanme,lastname中含有 Baycliff 或者 Terrace 的所有文档
关键字搜索
如果使用上面的方式搜索,就会搜索出,所有包涵指定字符串的文档, 如果想要某个字段自能是某个字符串的时候,就需要使用使用 term的方式搜索并且使用 .keyword 修饰修饰字段, 此时如果使用 query 的方式搜索是搜索不到的
GET bank/account/_search
{
"query": {
"term": {
"address.keyword": {
"value": "171 Putnam Avenue"
}
}
}
}
字段数据类型
string 字符串
- text (会被拆分然后分析)
- keyword (不会被拆分)
number 数值
- long
- integer
- short
- byte
- double
- float
- half_float
- scaled_float
date 日期
- date
bool 布尔
- bool
range 范围值
- integer_range
- float_range
- long_range
- double_range
- date_range
array 数组
- 所有数据类型都支持
array但是值的类型必须一致
复杂数据类型
- object 对象
- nested
json 对象数组 - geo 地理位置
- IP 地址
安装 ik
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