Elasticsearch基础入门

时间 2020-03-22 22:47:00 博客园精华区

原文 http://www.cnblogs.com/nijunyang/p/12546319.html

Elasticsearch是什么？

ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索，基于 RESTful web接口。也就说它就是一个索引库，用来存储上面分词之后创建的索引的，对外提供检索服服务， http协议。对内就是一个nosql数据库。

资料：

基于 es2.x版本的，核心的东西还是可以看看，中文的：

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/index.html

Es6.x API：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/search-aggregations-metrics-avg-aggregation.html

ES分布式索引介绍

number_of_shards ：分片数量，类似于数据库里面分库分表，一经定义不可更改。为什么不能修改呢，它不像 redis的集群，添加或者减少主从时，集群会重新分配slots。所以如果修改分片数量，会导致取模之后可能找不数据了，比如原来3个，4%3=1，现在变成4个分片4%4=0了。

number_of_replicas ：副本数，用于备份分片的，小于分片数。和主分片里面的数据保持一致，主要响应读操作，副本越多读取就越快。副本会在另外的分片上面去存放。比如分片数量 3，副本数2,数据1 hash之后落在分片1，那么会在分片2和分片3上面去放副本。

如果副本数设置 1 ，那么分片 2 和 3 就只会有一个区备份。

它的写操作是需要副本数过半成功才成功的。

Es基础语法：

首先我们先安装一个中文分词的插件。安装和自己 es对应版本的：

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip

安装好了需要重启才会生效

Es的基础操作（kibana中）

打开 kibana—>dev tools，控制台可以执行操作

Management—>Index Management 可以看到我们创建好的索引

索引创建及设值

1. 创建索引：

我的是单机，所以分片设置的 1，备份0

PUT /test
{
  "settings":{
    "number_of_shards": 1, 
    "number_of_replicas": 0
  }
}

2. 创建索引，指定 id 建立索引

PUT /test/_doc/1
{
"name": "张三", 
"age": 30
}

3.不 设置id 会默认生成一个,指定ID是PUT

POST /test/_doc
{
"name": "张三默认", 
"age": 30
}

4. 全量修改值。 Id为1的数据全覆盖

PUT /test/_doc/1
{
"name": "张三1", 
}

5. 部分修改，只会修改对应的字段

POST /test/_doc/1/_update
{
"doc":{
    "name":"张三00"
}
}

6. 指定 _create防止重复创建,如果已经存在则失败,第二次会报错

POST /test/_doc/2/_create
{
"name":"李四",
 "age":20
}

删除：

指定 ID删除文档

DELETE /test/_doc/1
{
  
}

删除索引

DELETE /test
{
  
}

查看分词 结果，默认使用的 stander分词器是每个词都分开

GET /test/_analyze
{
  "field": "name", 
  "text": "成都市天府广场"
}

结构化索引创建：可以指定一些约束，比如分词器，字段类型之类的

stander : 每个词都分开

english ：英文分词器，会按照英文的语法来处理一些词比如 eating，eated 都会被处理成eat

ik_max_word ：中文分词器，最大拆分，能分出来的词都分出来

“武汉市长江大桥”->武汉，武汉市，市长，长江，大桥，长江大桥，江大桥

ik_smart : 中文分词器，尽可能分词长的

“武汉市长江大桥”->武汉市，长江大桥

ik_max_word 和 ik_smart 需要装中文分词器插件

name字段分词使用ik_max_word ，查询时使用 ik_smart

enname 分词查询都是用 english

PUT /test2
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
  "_doc":{
    "properties": {
        "name":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},
        "sname":{"type": "text","analyzer":"ik_smart"},
        "enname":{"type":"text","analyzer":"english"},
        "age":{"type": "integer"}
      }
    }
  }
}

现在我们看test2的sname字段的分词结果：sname使用的中文分词ik_smart

GET /test2/_analyze
{
  "field": "sname",
  "text": "成都市天府广场"
}

我们再看下对于test2的name字段使用的是ik_max_word

GET /test2/_analyze
{
  "field": "name", 
  "text": "成都市天府广场"
}

可以看到对于同样的文本，使用不同的分词方式，出来的结果是不一样。

查询：

1. 根据 id查询

GET /testtest/_doc/1
{

}

2. 查询索引所有， query 加不加都可以

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

3. 按条件查询，并分页，注意分页不能太多，因为 es的分页都是在内存中做的，太多了会撑爆内存

GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
     "name": "张三"
    }
  },
  "from": 0, 
  "size": 20
}

可以看下淘宝的搜索也是限制了的一页 40个，最多100页

4.排序

GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ], 
  "from": 0, 
  "size": 20
}

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删除：

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