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elasticsearch 通过HTTP RESTful API 操作数据

IP云
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1、索引样例数据

下载样例数据集链接 下载后解压到ES的bin目录，然后加载到elasticsearch集群

curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @accounts.json

如果accounts.json文件和bin目录并列：curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @..\accounts.json

查看索引：curl localhost:9200/_cat/indices?v

上面结果，说明我们成功bulk 1000个文档到bank索引中了

删除索引bank：curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/bank

2、搜索数据API

有两种方式：一种方式是通过 REST 请求 URI ，发送搜索参数；另一种是通过REST 请求体，发送搜索参数。而请求体允许你包含更容易表达和可阅读的JSON格式。

2.1、通过 REST 请求 URI

curl localhost:9200/bank/_search?pretty

pretty，参数告诉elasticsearch，返回形式打印JSON结果

2.2、通过REST 请求体

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }}"

query：告诉我们定义查询
match_all：运行简单类型查询指定索引中的所有文档

除了指定查询参数，还可以指定其他参数来影响最终的结果。

2.3、match_all & 只返回前两个文档：

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"size\" : 2}"

如果不指定size，默认是返回10条文档信息

2.4、match_all & 返回第11到第20的10个文档信息

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"from\" : 10, \"size\" : 10}"

from：指定文档索引从哪里开始，默认从0开始

size：从from开始，返回多个文档

这feature在实现分页查询很有用

2.5、match_all and 根据account 的balance字段 降序排序 & 返回10个文档（默认10个）

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"sort\" : {\"balance\" : {\"order\" : \"desc\" }}}"

2.6、比如只返回account_number 和balance两个字段

默认的，我们搜索返回完整的JSON文档。而source（_source字段搜索点击量）。如果我们不想返回完整的JSON文档，我们可以使用source返回指定字段。

比如只返回account_number 和balance两个字段

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"_source\": [\"account_number\", \"balance\"]}"

match 查询，可作为基本字段搜索查询

2.7、返回 account_number=20:

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"account_number\": 20 } }}"

2.8、返回 address=mill：

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill\" } }}"

2.9、返回 address=mill or address=lane：

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

2.10、返回 短语匹配 address=mill lane：

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_phrase\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

2.11、布尔值(bool)查询

返回 匹配address=mill & address=lane：

must:要求所有条件都要满足（类似于&&）

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

2.12、返回 匹配address=mill or address=lane

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"should\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

should：任何一个满足就可以（类似于||）

2.13、返回 不匹配address=mill & address=lane

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must_not\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

must_not:所有条件都不能满足（类似于! (&&)）

2.14、 返回 age=40 & state!=ID

curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }}],\"must_not\": [{\"match\": {\"state\": \"ID\" }}]}}}"

3、 执行过滤器

文档中score(_score字段是搜索结果)。score是一个数字型的，是一种相对方法匹配查询文档结果。分数越高，搜索关键字与该文档相关性越高；越低，搜索关键字与该文档相关性越低。

在elasticsearch中所有的搜索都会触发相关性分数计算。如果我们不使用相关性分数计算，那要使用另一种查询能力，构建过滤器。

过滤器是类似于查询的概念,除了得以优化,更快的执行速度的两个主要原因:

1、过滤器不计算得分，所以他们比执行查询的速度

2、过滤器可缓存在内存中，允许重复搜索

为了便于理解过滤器，先介绍过滤器搜索(like match_all, match, bool, etc.)，可以与其他的普通查询搜索组合一个过滤器。

range filter,允许我们通过一个范围值来过滤文档，一般用于数字或日期过滤

使用过滤器搜索返回 balances[ 20000,30000]。换句话说，balance>=20000 && balance<=30000 

POST /bank/_search?pretty

{

  "query": {

    "bool": {

        "must":     { "match": { "age": 39 }},

        "must_not": { "match": { "employer":"Digitalus" }},

        "filter":

        {

          "range":

            { "balance":

              {

                "gte": 20000,

                "lte": 30000

              }

            }

        }

    }

  }

}

3、执行聚合

聚合提供从你的数据中分组和提取统计能力， 类似于关系型数据中的SQL GROUP BY和SQL 聚合函数。

在Elasticsearch中,你有能力执行搜索返回命中结果,同时拆分命中结果，然后统一返回结果。当你使用简单的API运行搜索和多个聚合，然后返回所有结果避免网络带宽过大的情况是高效的。

3.1、根据state分组，降序统计top 10 state

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