elasticSearch8 接口

1.创建索引，设置列类型
特殊查询API记录：
存在一些版本偏差，自己找对应的文档：
场景一：电子商城，我们会根据用户输入的内容去查询，然后把score高的内容优先展示，但是当我们加上价格之后，我们的目的是即想让商品按照价格排序，又想让商品的匹配度从高到低去排序。可以用：QueryBuilders.matchPhraseQuery

PUT /recruit
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type": "integer"
      },
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

2.获取索引数据

GET recruit

3.插入数据

PUT /recruit/_doc/1
{
  "name": "史林伟",
  "age": 25,
  "birthday": "1997-08-19"
}

4.查看es的健康值

GET _cat/health

5.查询所有的信息

GET _cat/indices?v

6.修改数据 version会递增，result也会改变

# 修改数据的第一种方式不建议这样去做，因为这是覆盖的做法

POST /recruit/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name": "slw",
    "age": 27,
    "birthday": "1997-08-19"
  }
}



# 可以用post去更新数据，这样可以做到只更新json中的一条数据

POST userdata/_update/1
{
  "doc":{
    "name": "张三1"
  }
}

7.删除数据，根据请求路径去处理，删除数据或者删除索引

DELETE /recruit/_doc/1

8.查询

# 根据id获取数据
GET userdata/_doc/1

# 模糊查询
GET userdata/_search?q=name:张三

# 1. 模糊查询
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  }
}

#2.指定es返回的字端
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","age"]
}

#3. 排序
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","age"],
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

# 4. 分页查询 from:从第几条开始查询,size:查询多少条
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","age"],
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 1
}

# 5.多条件查询 
# must(and) 所有条件都要满足
# should(or) 只要满足其中一个即可
# must_not(not) 必须不满足这些条件
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 24
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 6. 过滤器 filter,可以写范围查询
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 20,
              "lte": 23
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 7.多条件匹配 ， 多个条件使用空格隔开，只要满足其中之一就行，可以通过score去进行基本判断
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "车 男"
    }
  }
}
 
# 8.精确查询：倒排索引查询（其实就是利用term api的不会拆分搜索词的原因进行的查询）

# query和term的区别：term不会被拆分搜索词、query会拆分搜索词

# 关于分词器的几种不同分析方式
#   1.keyword 不会被分词器解析成多个片段
#   2.stabdard 这个是普通模式，就是按照分词器字典去正常分析就行
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "张"
    }
  }
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "我是张三"
}

# 多条件精确查询
GET userdata/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "age": 23
          }
        },
        {
          "term": {
            "age": 28
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 高亮查询
GET java_2/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<p class='key' stye='red'>",
        "post_tags": "</p>"
      }
    }
  }
}