Elasticsearch的增删改查语法

作者: GALAace | 来源:发表于2021-05-31 16:28 被阅读0次

这里使用Kibana的Dev Tools来操作，方便查看。也可使用postman等工具，注意请求方式即可。Kibana的安装可以查看之前的文章Elasticsearch & Kibana环境安装（CentOS）

一. 索引操作

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库

1. 创建索引（索引全部小写）

PUT /index

例：这里创建一个product索引
PUT /product

响应

{
    "acknowledged"【响应结果】: true, #true 操作成功
    "shards_acknowledged"【分片结果】: true, #分片操作成功
    "index"【索引名称】: ""
}
#注意： 创建索引库的分片数默认 1 片， 在 7.0 .0 之前的 Elasticsearch 版本中， 默认 5 片

创建索引

2. 查询索引

GET /index

例：查询product索引
GET /product

响应

{
   "product"【索引名】: {
        "aliases"【别名】: {},
        "mappings"【映射】: {},
        "settings"【设置】: {
            "index"【设置 - 索引】: {
                "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "",
                "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "",
                "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "",
                "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "",
                "version"【设置 - 索引 - 版本】: {
                    "created": ""
                },
                "provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: ""
            }
        }
    }
}

查询索引

3. 删除索引

DELETE /index

例：删除product索引
DELETE /product

删除索引

二. 文档操作

文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式

1. 插入数据

PUT /index/_doc/id
{
    Json数据
}

例：这里在product中插入测试数据

PUT /product/_doc/1
{
    "name" : "xiaomi phone",
    "desc" :  "shouji zhong de zhandouji",
    "price" :  3999,
    "tags": [ "xingjiabi", "fashao", "buka" ]
}
PUT /product/_doc/2
{
    "name" : "xiaomi nfc phone",
    "desc" :  "zhichi quangongneng nfc,shouji zhong de jianjiji",
    "price" :  4999,
    "tags": [ "xingjiabi", "fashao", "gongjiaoka" ]
}


PUT /product/_doc/3
{
    "name" : "nfc phone",
    "desc" :  "shouji zhong de hongzhaji",
    "price" :  2999,
    "tags": [ "xingjiabi", "fashao", "menjinka" ]
}

PUT /product/_doc/4
{
    "name" : "xiaomi erji",
    "desc" :  "erji zhong de huangmenji",
    "price" :  999,
    "tags": [ "low", "bufangshui", "yinzhicha" ]
}

PUT /product/_doc/5
{
    "name" : "hongmi erji",
    "desc" :  "erji zhong de kendeji",
    "price" :  399,
    "tags": [ "lowbee", "xuhangduan", "zhiliangx" ]
}

响应

{
    "_index"【索引】: "",
        "_type"【类型 - 文档】: "",
        "_id"【唯一标识】: "", #可以类比为 MySQL 中的主键，没有指定的话随机生成 
        "_version"【版本】: ,
        "result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功 
        "_shards"【分片】: {
            "total"【分片 - 总数】: 2,
            "successful"【分片 - 成功】: 1,
            "failed"【分片 - 失败】: 0
        },
        "_seq_no": 0,
        "_primary_term": 1
}

插入测试数据

2. 修改数据

PUT方式会全量替换的修改

PUT /index/_doc/id
{
   json数据
}

例：通过id修改price的值

PUT /product/_doc/1
{
    "name" : "xiaomi phone",
    "desc" :  "shouji zhong de zhandouji",
    "price" :  33999,
    "tags": [ "xingjiabi", "fashao", "buka" ]
}

PUT修改数据

POST的方式可以指定字段修改

POST /index/_doc/id/_update
{
  "doc":{
    json数据
  }
}

例：通过id修改price的值

POST /product/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "price":333999
  }
}

POST修改数据

3. 删除数据

ES中的删除是逻辑删除

DELETE /index/_doc/id

例：删除id为1的数据

DELETE /product/_doc/1

删除数据

4. 查询数据

查询有两种方式，一种是URL带参如GET /product/_search?q=name:xiaomi的方式，另一种是使用JSON作为请求体，第一种方式可能会出现中文乱码等问题，不常用。下面主要以第二种方式进行演示。

4.1.1查全部1（URL带参方式）

GET /product/_doc/_search

4.1.2查全部2（JSON请求体方式）

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

4.2查id 【查id为1的】

GET /product/_doc/1

4.3.1匹配查询1 【查name匹配xiaomi】（URL带参方式）

GET /product/_search?q=name:xiaomi

4.3.2匹配查询2 【查name匹配xiaomi】（JSON请求体方式）

ES会在插入数据时进行分词（默认情况下。具体和映射有关。下面映射小结详细说明）。
match 匹配类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间是 or 的关系。
match_phrase则时完全匹配，查询的关键字和字段值完全相同才能查到。
multi_match 与 match 类似，不同的是它可以在多个字段中查询。
term 查询，精确的关键词匹配查询，不对查询条件进行分词。
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "xiaomi"
    }
  }
}

响应

{
    "took【查询花费时间，单位毫秒】": ,
    "timed_out【是否超时】": false,
    "_shards【分片信息】": {
        "total【总数】": 1,
        "successful【成功】": 1,
        "skipped【忽略】": 0,
        "failed【失败】": 0
    },
    "hits【搜索命中结果】": {
        "total"【搜索条件匹配的文档总数】: {
            "value"【总命中计数的值】: 2,
            "relation"【计数规则】: "eq"# eq 表示计数准确， gte 表示计数不准确
        },
        "max_score【匹配度分值】": 1.0,
        "hits【命中结果集合】": [
                ....
        }
        ]
}
}

匹配查询

4.4分页查询【从第1条开始，每页2条】

from：当前页的起始索引，默认从 0 开始。 from = (pageNum - 1) * size
size：每页显示多少条

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 2
}

4.5查询指定字段【查询name，price两个字段】

默认情况下，ES在搜索的结果中，会把文档中保存在_source 的所有字段都返回。如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source 的过滤.
也可以通过:
includes：来指定想要显示的字段
excludes：来指定不想要显示的字段

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 2,
  "_source": ["name","price"]
}

4.6排序【按price倒叙】

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["name","price"],
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

4.7多条件查询

bool把各种其它查询通过must（必须）、must_not（必须不）、should（应该）的方
式进行组合

4.7.1条件都满足（and查询）【查name匹配xiaomi 且 tags匹配fashao】

GET /product/_search
{
  "query": {
    "bool": { //条件
      "must": [ //全部满足
        {
          "match": {
            "name": "xiaomi"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "fashao"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4.7.2条件满足其一（or查询）【查name匹配xiaomi 或 tags匹配fashao】

GET /product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [ //满足其一
        {
          "match": {
            "name": "xiaomi"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "fashao"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4.8范围查询【查price在大于1000小于3000之间的】

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range 查询允许以下字符

操作符	说明
gt	大于 >
gte	大于等于 >=
lt	小于 <
lte	小于等于 <=

GET /product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "xiaomi"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "fashao"
          }
        }
      ],
      "filter": [  //过滤
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 1000, //大于
              "lte": 3000  //小于
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4.9查询高亮显示【name字段高亮】

ES可以对查询内容中的关键字部分，进行标签和样式(高亮)的设置。
在使用 match 查询的同时，加上一个highlight 属性：
pre_tags：前置标签
post_tags：后置标签
fields：需要高亮的字段
title：这里声明 title 字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置，也可以空

GET /product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "xiaomi"
    }
  }, 
  "highlight": {
    "pre_tags": "<font color='red'>",
    "post_tags": "</font>",
    "fields": {
       "name": {}
   }
  }
}

高亮查询

4.10聚合查询

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很
多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。

4.10.1分组查询【用price分组查询】

GET /product/_search
{
  "aggs": { //聚合操作
    "price_group": { //名称，自定义起名
      "terms": {  //分组
        "field": "price" //分组的字段
      }
    }
  },
  "size": 0 //不查原始数据，去掉会查出原数据
}

分组查询

4.10.2平均数查询【查price的平均数】

GET /product/_search
{
  "aggs": {
    "price_avg": {
      "avg": { //平均值
        "field": "price"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

平均值

三. 映射关系

在上面我们提到ES在插入数据时会进行分词，但具体某些字段需不需要分词是可以控制的。类似于数据库(database)中的表结构(table)创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

1. 创建映射

PUT /user  //创建user索引用于测试

PUT /user/_mapping
{
  "properties":{
    "name":{
      "type":"text",  //text类型会被分词
      "index":true   //index为true会被索引
    },
    "sex":{
      "type":"keyword",  //keyword不会被分词
      "index":true
    },
    "tel":{
      "type":"keyword",
      "index":false
    }
  }
}

可以使用GET /user/_mapping查询刚创建的映射

查询映射
下面测试一下映射的效果
首先添加一条测试数据

PUT /user/_create/1
{
  "name":"张三",
  "sex":"男性",
  "tel":"13311111111"
}

进行查询

查询type为text的字段

查询type为keyword的字段

这里sex为男性，则可以查到数据

查询index为false的字段

以上就是映射关系的操作和对查询的影响。

Elasticsearch的增删改查语法

一. 索引操作

1. 创建索引（索引全部小写）

2. 查询索引

3. 删除索引

二. 文档操作

1. 插入数据

2. 修改数据

3. 删除数据

4. 查询数据

4.1.1查全部1（URL带参方式）

4.1.2查全部2（JSON请求体方式）

4.2查id 【查id为1的】

4.3.1匹配查询1 【查name匹配xiaomi】（URL带参方式）

4.3.2匹配查询2 【查name匹配xiaomi】（JSON请求体方式）

4.4分页查询【从第1条开始，每页2条】

4.5查询指定字段【查询name，price两个字段】

4.6排序【按price倒叙】

4.7多条件查询

4.7.1条件都满足（and查询）【查name匹配xiaomi 且 tags匹配fashao】

4.7.2条件满足其一（or查询）【查name匹配xiaomi 或 tags匹配fashao】

4.8范围查询【查price在大于1000小于3000之间的】

4.9查询高亮显示【name字段高亮】

4.10聚合查询

4.10.1分组查询【用price分组查询】

4.10.2平均数查询【查price的平均数】

三. 映射关系

1. 创建映射

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一. 索引操作

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1. 插入数据

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3. 删除数据

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4.1.1查全部1（URL带参方式）

4.1.2查全部2（JSON请求体方式）

4.2查id 【查id为1的】

4.3.1匹配查询1 【查name匹配xiaomi】（URL带参方式）

4.3.2匹配查询2 【查name匹配xiaomi】（JSON请求体方式）

4.4分页查询 【从第1条开始，每页2条】

4.5查询指定字段 【查询name，price两个字段】

4.6排序 【按price倒叙】

4.7多条件查询

4.7.1条件都满足（and查询）【查name匹配xiaomi 且 tags匹配fashao】

4.7.2条件满足其一（or查询）【查name匹配xiaomi 或 tags匹配fashao】

4.8范围查询 【查price在大于1000小于3000之间的】

4.9查询高亮显示【name字段高亮】

4.10聚合查询

4.10.1分组查询 【用price分组查询】

4.10.2平均数查询 【查price的平均数】

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4.10.1分组查询【用price分组查询】

4.10.2平均数查询【查price的平均数】