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【2020-04-08】使用 Kibana ES?索引、文档基本操作命令?CURD

热度：77   发布时间：2023-12-22 22:31:39.0
一、ES 索引 文档基本操作 命令 CURD 
ES 镜像地址
https://elasticsearch.cn/download/  
安装略过
使用 IK 分词器
1、ik_smart 最小划分
2、ik_max_word  最细粒度划分
GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "中国共产党是一个伟大的组织"
}
GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "中国共产党是一个伟大的组织"
}
IK 分词器增加自己的分词
IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict">ybs.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords"></entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
ybs.dic
狂神说
魏元宝
重启ES
ES RestFul 风格
关于索引的基本操作
1、创建一个索引
PUT /索引名/类型名/文档id
{请求体}
PUT /test1/type1/1
{
  "name": "狂神说",
  "age": 3
}
uploading.4e448015.gif转存失败重新上传取消
完成了自动创建索引
2、指定字段类型 —— 创建索引规则 mappings
PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"  
      },
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}
3、获取索引规则！ 可以通过GET 请求获取具体信息
GET test2
4、查看默认信息
PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "狂神说",
  "age": 3,
  "birthday": "1997-01-05"
}
GET test3
如果自己的文档字段没有指定，那么ES就会给我们默认配置字段类型
uploading.4e448015.gif转存失败重新上传取消
扩展：通过命令 ES 索引情况！ 通过 _cat/ 可以获得es的当前的很多信息
GET _cat/health
GET _cat/indices?v
5、修改
修改的话版本号会增加  "_version" : 3, "result" : "updated",
可以通过PUT 或 POST 修改
PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "狂神说123",
  "age": 3,
  "birthday": "1997-01-05"
}
POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
     "name": "狂神说456"
  }
}
6、删除索引
通过 DELETE 命令实现删除、根据请求判断是删除索引还是删除文档记录
DELETE test1
使用RestFul 风格操作索引是推荐的操作方法
关于文档的基本操作
1、添加数据
PUT /ybs/user/1
{
  "name": "元宝森",
  "age": 23,
  "birthday": "1997-01-05",
  "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
  "tags":["技术宅", "温暖", "直男"]
}
PUT /ybs/user/2
{
  "name": "张三",
  "age": 23,
  "birthday": "1997-01-05",
  "desc": "法外狂徒",
  "tags":["渣男", "冷冻", "扩列"]
}
PUT /ybs/user/3
{
  "name": "李四",
  "age": 23,
  "birthday": "1997-01-05",
  "desc": "随便",
  "tags":["靓仔", "冷冻", "扩列"]
}
2、 获取数据 GET
GET /ybs/user/1
GET /ybs/user/2
GET /ybs/user/3
3、更新数据 PUT
PUT /ybs/user/3
{
  "name": "李四五",
  "age": 23,
  "birthday": "1997-01-05",
  "desc": "随便",
  "tags":["靓仔", "冷冻", "扩列"]
}
"_version" : 2, 表示更新的次数
  "result" : "updated",
4、POST _update 更新 （推荐使用）
POST /ybs/user/3/_update
{
  "doc": {
    "name": "李四五流",
    "desc": "不随便",
    "tags":["靓仔", "无所谓", "扩列"]
  }
}
PUT 如果不传值会覆盖数据，POST灵活性更好
5、简单搜索 
GET /ybs/user/3
简单的条件查询，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询
GET ybs/user/_search?q=name:元宝森
6、复杂查询   select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）
  • "_score" : 0.8630463, 匹配度，值越高，匹配度越高
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  }
}
  • hit：索引和文档的信息，查询的结果总数，查询出来的具体文档，数据中的东西就可以遍历出来了，可以通过score判断谁更加复杂结果。
uploading.4e448015.gif转存失败重新上传取消
  • 输出结果不想要那么多！ select name， desc from ----
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "元宝"
    }
  },
  "_source": ["name", "desc"]
}
我们之后使用Java 操作 Es，所有的方法和对象就是这里面的key！
  • 排序 sort 
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "元宝"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
    ]
}
  • 分页 from size  从几个开始 返回多少条
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "元宝"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
    ],
    "from": 0,
    "size": 2
}
数据下标是从0开始的
/search/{current}/{pagesize}
  • 布尔值查询 （多条件查询）
    • must（adn），所有的条件都要符合   where id=1 and name =xxx
    • should （or）两个条件满足其一即可
    • must_not (not)
    • filter 过滤
      • gt  >
      • lt <
      • gte >=
      • ite <=
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "元宝"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 23
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  • 匹配多个条件 （ 多个条件 空格隔开，只要满足其中一个结果就可以查出，可以通过分值判断 ）
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "男 技术"
    }
  }
}
  • 精确查询 
    • term 查询时直接通过倒排索引指定的词条进行精确查询
    • 关于分词：
      • term，直接查询精确的词
      • match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询）
    • 两个类型
      • text：可以被分词器解析
      • keyword：不能被分词器解析
 PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}
PUT testdb/_doc/1
{
  "name": "元宝森",
  "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500"
}
PUT testdb/_doc/2
{
  "name": "元宝森1",
  "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资3500"
}
GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "元宝"
}
GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "元宝森"
}
GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "宝"
    }
  }
}
GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500"
    }
  }
}
  • 多个值匹配精确查询
GET testdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "t1": "11"
          }
        },
        {
          "term": {
             "t2": "44"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  • 高亮查询 
    • 在搜索的结果中可以高亮显示
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "元宝"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}
  • 自定义搜索高亮条件
GET ybs/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "元宝"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</p>",
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}
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