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Young Kbt
2021-11-14
目录

ElasticSearch - 基本操作

# 工具

使用 Postman 进行测试，所以主要内容围绕该工具进行，而 Kibana 也会有相应的代码，只是不过多描述。

Postman 官网下载：https://www.postman.com/downloads/ (opens new window)

Windows 访问地址：http://127.0.0.1:9200

如果 ElasticSearch 部署到其他服务器，则地址需要改变：http://ip:port/url

# 索引基本操作

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库

# 创建索引 PUT

Postman

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

image-20211114192505535

请求后，服务器返回响应

image-20211114192517427

{
    //响应结果
    "acknowledged": true,
    //分片结果
    "shards_acknowledged": true,
    //索引名称
    "index": "shopping"
}
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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

如果重复添加索引，会返回错误信息

image-20211114192731638

Kibana

PUT /shopping
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Kibana 里，不需要添加前缀，即 http://ip:port，因为已经在配置文件里进行配置，实际使用就可以省略这些前缀

# 查看所有索引 GET

Postman

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

image-20211114192947796

这里请求路径中的 _cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES 服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉。

表头 含义
health 当前服务器健康状态： green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)
status 索引打开、关闭状态
index 索引名
uuid 索引统一编号
pri 主分片数量
rep 副本数量
docs.count 可用文档数量
docs.deleted 文档删除状态（逻辑删除）
store.size 主分片和副分片整体占空间大小
pri.store.size 主分片占空间大小

Kibana

GET /_cat/indices?v
1

# 查看单个索引 GET

Postman

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

image-20211114193331117

查看索引和创建索引的请求是一致的。但是 HTTP 方法不一致

{
    "shopping【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】": "1614265373911",
                "number_of_shards【设置 - 索引 - 主分片数量】": "1",
                "number_of_replicas【设置 - 索引 - 副分片数量】": "1",
                "uuid【设置 - 索引 - 唯一标识】": "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
                "version【设置 - 索引 - 版本】": {
                    "created": "7080099"
                },
                "provided_name【设置 - 索引 - 名称】": "shopping"
            }
        }
    }
}
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Kibana

GET /shopping
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# 删除索引 DELETE

Postman

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

image-20211114193543345

Kibana

DELETE /shopping
1

# 打开/关闭索引

Postman

关闭索引

一旦索引被关闭，那么这个索引只能显示元数据信息，不能够进行读写操作。

POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_close

关闭索引，GET 和 POST 请求进行读和写时候，会报错

打开索引

POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_open

打开后又可以重新读和写数据了

Kibana

POST /shopping/_close
POST /shopping/_open
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# 索引的自动创建

添加数据时，没有索引会自动创建索引和字段，如 http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc，会自动创建 shopping 和 _doc

禁止自动创建索引

通过在根目录下的 config/elasticsearch.yml 文件里的每个节点下添加下面的配置：

action.auto_create_index: false
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# 总结

索引的增删查(单个)，都是同一个 Http 请求，不同 Http 类型

查询全部索引，是 /_cat/indices?v

# 文档基本操作

格式：http://127.0.0.1:9200/索引名/文档名

# 创建文档 POST

Postman

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的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

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

请求体：

{
    "title":"小米手机",
    "category":"小米",
    "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
    "price":3999.00
}
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此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误

服务器响应结果如下：

image-20211114194227988

{
    "_index【索引】": "shopping",
    "_type【类型-文档】": "_doc",
    "_id【唯一标识】": "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", # 可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
    "_version【版本】": 1,
    "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
}
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上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。

如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1000

请求体内容：

{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4999.00
}
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注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

Kibana

自动生成ID

POST /shopping/_doc
{
    "title":"小米手机",
    "category":"小米",
    "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
    "price":3999.00
}
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手动指定 ID

POST /shopping/_doc/1000
{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4999.00
}
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# 查看文档 GET

Postman

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1000

image-20211114194845295

返回内容：

{
    "_index【索引】": "shopping",
    "_type【文档类型】": "_doc",
    "_id": "1000",
    "_version": 1,
    "_seq_no": 1,
    "_primary_term": 1,
    "found【查询结果】": true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
    "_source【文档源信息】": {
        "title": "华为手机",
        "category": "华为",
        "images": "https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
        "price": 4999.00
	}
}
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Kibana

GET /shopping/_doc/1000
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# 修改文档 POST

Postman

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1000

请求体内容为：

{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":5999.00
}
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返回结果：

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version【版本】": 2,
    "result【结果】": "updated", # updated 表示数据被更新
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 2
}
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Kibana

POST /shopping/_doc/1000
{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":5999.00
}
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# 修改字段 POST

Postman

修改数据时，也可以只修改某一条数据的局部信息

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1000

{ 
    "doc": {
        "price":3000.00
    } 
}
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Kibana

POST /shopping/_update/1000
{ 
    "doc": {
        "price":3000.00
    } 
}
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# 删除文档 DELETE

Postman

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1000

image-20211114195854936

返回结果：

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version【版本】": 4, # 对数据的操作，都会更新版本
    "result【结果】": "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 4,
    "_primary_term": 2
}
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删除后再查询当前文档信息

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如果删除一个并不存在的文档

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Kibana

DELETE /shopping/_doc/1000
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# 条件删除文档 POST

Postman

一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数据进行删除

首先分别增加多条数据：

{
    "title":"小米手机",
    "category":"小米",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4000.00
}
{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4000.00
}
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在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1000 和 http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/2000

image-20211114201211327

image-20211114201246622

条件删除：向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query

删除价格为 4000.00 的文档，请求体内容：

{
    "query":{
        "match":{
            "price":4000.00
        }
    }
}
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返回结果：

{
    "took"【耗时】: 175,
    "timed_out"【是否超时】: false,
    "total"【总数】: 2,
    "deleted"【删除数量】: 2,
    "batches": 1,
    "version_conflicts": 0,
    "noops": 0,
    "retries": {
        "bulk": 0,
        "search": 0
    },
    "throttled_millis": 0,
    "requests_per_second": -1.0,
    "throttled_until_millis": 0,
    "failures": []
}
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Kibana

首先分别增加多条数据：

POST /shopping/_doc/1000
{
    "title":"小米手机",
    "category":"小米",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4000.00
}
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POST /shopping/_doc/2000
{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"https://cdn.jsdelivr.net/gh/Kele-Bingtang/static/user/avatar2.png",
    "price":4000.00
}
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条件删除:

POST /shopping/_delete_by_query
{
    "query":{
        "match":{
            "price":4000.00
        }
    }
}
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# 映射基本操作

# 原理

有了索引库，等于有了数据库中的 database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，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)。

# 创建映射 PUT

Postman

首先创建 stuednt 索引，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student

image-20211114202006774

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

请求体内容为：

{
    "properties": {
        "name":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex":{
            "type": "keyword",
            "index": true
        },
        "age":{
            "type": "keyword",
            "index": false
        }
    }
}
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映射数据说明：

  • 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price

  • type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：

    • String 类型，又分两种：
      • text：可分词，支持模糊查询，支持准确查询，不支持聚合查询
      • keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，支持模糊查询，支持准确查询，支持聚合查询。
    • Numerical：数值类型，分两类
      • 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
      • 浮点数的高精度类型：scaled_float
    • Date：日期类型
    • Array：数组类型
    • Object：对象

  • index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

    • true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
    • false：字段不会被索引，不能用来搜索

  • store：是否将数据进行独立存储，默认为 false

    原始的文本会存储在 _source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从 _source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 "store": true 即可，获取独立存储的字段要比从 _source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。

  • analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器

Kibana

PUT /student
{
    "properties": {
        "name":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex":{
            "type": "keyword",
            "index": true
        },
        "age":{
            "type": "keyword",
            "index": false
        }
    }
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name 为 text 类型，则说明是可分词的，如 name 有张三、张三、张三丰、张飞、三德子、张二丰、马三丰，只要查询了三，则 name 都会查询出来，类似于数据库的模糊查询

name 为 keyword 类型，则说明是不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，如上方查询了三，什么都不会查询出来，因为 name 里没有三

# 查看映射 GET

Postman

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

image-20211114202420743

Kibana

GET /student/_mapping
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# 索引映射关联 PUT

Postman

创建新的索引 student1，与之前的 student 进行映射关联

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student1

请求体内容：（填写要映射的索引映射内容）

{
    "settings": {},
    "mappings": {
        "properties": {
            "name":{
                "type": "text",
                "index": true

            },
            "sex":{
                "type": "text",
                "index": false
            },
            "age":{
                "type": "long",
                "index": false
            }
        }
    }
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Kibana

PUT /student1
{
    "settings": {},
    "mappings": {
        "properties": {
            "name":{
                "type": "text",
                "index": true

            },
            "sex":{
                "type": "text",
                "index": false
            },
            "age":{
                "type": "long",
                "index": false
            }
        }
    }
}
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