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elasticsearch增删改查操作
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- 1. 插入数据
- 2. 更改数据
- 3. 删除数据
- 4. 检索文档
1. 插入数据
关于下面的代码如何使用，可以借助于kibana的console，浏览器打开地址：
http://xxx.xxx.xxx.xxx:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=()
在console中输入代码，然后运行即可，也可以自己改成curl形式在命令行输入
插入数据可以指定id或者不指定id
1> 使用自定义的id
使用put方式，并自己提供id
类似于下面的格式
PUT /{index}/{type}/{id}
{
"field": "value",
...
}
请求
PUT /website/blog/123
{
"title": "My first blog entry",
"text": "Just trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
响应
{
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 1,
"created": true
}
在 Elasticsearch 中每个文档都有一个版本号。当每次对文档进行修改时（包括删除）， _version 的值会递增。
2> 自动生成id
使用post方式
POST /website/blog/
{
"title": "My second blog entry",
"text": "Still trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
{
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "AVFgSgVHUP18jI2wRx0w",
"_version": 1,
"created": true
}
自动生成的 ID 是 URL-safe、 基于 Base64 编码且长度为20个字符的 GUID 字符串。 这些 GUID 字符串由可修改的 FlakeID 模式生成，这种模式允许多个节点并行生成唯一 ID ，且互相之间的冲突概率几乎为零。
2. 更改数据
控制台输入
PUT /website/blog/123
{
"title": "My first blog entry",
"text": "Just trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
在响应体中，我们能看到 Elasticsearch 已经增加了 _version 字段值，created 标志设置成 false ，是因为相同的索引、类型和 ID 的文档已经存在。
{
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 2,
"created": false
}
3. 删除数据
DELETE /website/blog/123
DELETE /website/blog/123
如果找到该文档，Elasticsearch 将要返回一个 200 ok 的 HTTP 响应码，和一个类似以下结构的响应体。注意，字段 _version 值已经增加:
{
"found" : true,
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 3
}
如果文档没有 找到，我们将得到 404 Not Found 的响应码和类似这样的响应体：
{
"found" : false,
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 4
}
4. 检索文档
这里只是先简单的介绍下如何检索文档，后面会详细介绍这部分内容
1> 检索id为1的员工
在bibana的console中输入运行
GET /megacorp/employee/1
返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}
2> 搜索所有雇员
GET /megacorp/employee/_search
返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。 一个搜索默认返回十条结果 。
elasticsearch 提供了两种查询模式
1> Query-string：通过url参数来搜索，被称为查询字符串搜索。
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
2> Query-DSL：使用查询表达式搜索，被称为DSL查询，它支持构建更加复杂和健壮的查询，一般来说我们重点学习这种方法。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}
3> 更复杂的搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}
注意这里搜索last_name是smith的人，同时年龄大于30。注意下语法bool里面有must，filter类型，当然以后还会学到更多类型，这里先有个意识。
4> 全文搜索
比如想要搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.53484553,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.53484553,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.26742277,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
}
]
}
}
注意这里稍有不同，about字段中包含两个单词，搜索的结果并不是完全匹配，是根据单词去做了相关性匹配。
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。
Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要 ，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
5> 短语搜索
上面如果一个短语包含多个单词，那岂不是不能精确查询了，当然不是，可以使用短语搜索。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
这样结果就是精确匹配了，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的结果
6> 高亮搜索
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}
结果中多了一个highlight部分
{
...
"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>"
]
}
}
]
}
}
7> 聚合
聚合类似于SQL中的GROUP_BY，但功能更强大
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}
结果
{
...
"hits": { ... },
"aggregations": {
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
以上是对所有的雇员进行统计，我们也可以其中的一部分雇员进行组合查询统计，比如我们想知道叫smith的雇员最受欢迎的兴趣爱好。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
},
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests"
}
}
}
}
聚合还支持分级汇总，查询特定兴趣爱好的 员工的平均年龄
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}
结果
...
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2,
"avg_age": {
"value": 28.5
}
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 35
}
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 25
}
}
]
}
