Elasticsearch之简介

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GET /megacorp/employee/1
上述命令和如下命令相等：
curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty'

将 HTTP 命令由 PUT 改为 GET 可以用来检索文档，同样的，可以使用 DELETE 命令来删除文档，以及使用 HEAD 指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次 PUT。

使用下列请求来搜索所有雇员：

GET /megacorp/employee/_search

轻量搜索

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
ps: 我们仍然在请求路径中使用 _search 端点，并将查询本身赋值给参数q=。返回结果给出了所有的 Smith。

使用查询表达式搜索

我们可以像这样重写之前的查询所有 Smith 的搜索:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

其中，上述命令和如下命令等同：
curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}
'

返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询（属于查询类型之一，后续将会了解）。

更复杂的搜索

现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" 
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } 
                }
            }
        }
    }
}

全文搜索

截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。

短语搜索

找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。

为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

高亮搜索

许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。

再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

当执行该查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            },
            "highlight": {
               "about": [
                  "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" 
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

分析

Elasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。

举个例子，挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
}

如果想知道叫 Smith 的雇员中最受欢迎的兴趣爱好，可以直接添加适当的查询来组合查询：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

聚合还支持分级汇总 。比如，查询特定兴趣爱好员工的平均年龄：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}

参考资料

Elasticsearch: 权威指南