elasticsearch简单入门语法

基本操作

创建不同的分词器

ik_smart： 极简分词 ； ik_max_word: 最细力再度分词

基本的rest命令

methodurl地址描述
PUTlocalhost:9200/索引名称/类型名称/文档id创建文档（指定文档id）
POSTlocalhost:9200/索引名称/类型名称创建文档（随机文档id）
POSTlocalhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update修改文档
DELETElocalhost:9200/索引名称/类型名称/文档id删除文档
GETlocalhost:9200/索引名称/类型名称/文档id查询文档通过文档id
POSTlocalhost:9200/索引名称/类型名称/_search查询所有数据

索引基本操作

查询所有索引

Elasticsearch 7.x 版本

# 返回一个仅包含索引名称的 JSON 数组  

GET /_cat/indices?format=json&h=index

扩展：获取ES的其他信息

GET _cat/health      # 查看健康值  

GET _cat/indices?v  #查看所有东西的版本信息

新增索引

 # ElasticSearch的7.x.x版本PUT /索引名/类型名/文档id{请求体}

 # 创建索引
 

 PUT test1{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"},"age":{"type": "integer"}}}}
 # 创建加索引时同时添加数据，es会自动给属性设置type# ElasticSearch的8.x.x版本，类型已经弃用，默认写_doc。PUT /索引名/_doc/文档id{请求体}​PUT test1/_doc/1{"name":"小明","age":23} # ElasticSearch的8.x.x版本，类型已经弃用，默认写_doc。PUT /索引名/_doc/文档id{请求体}
 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(INDEX);CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

查看索引

name需要指定类型

官网类型文档地址：Keyword type family | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

  • 字符串类型 text、keyword

  • 数值类型 long，integer，short，byte，double，float，half float，scaled float

  • 日期类型 date

  • te布尔值类型 boolean·

  • 二进制类型 binary

  • 等等……

设置字段类型

修改索引

索引是不可修改的。一旦创建了索引，您不能直接修改其结构或字段的映射。如果要修改索引的结构，您需要重新创建索引并重新索引数据。

 POST _reindex{"source": {"index": "your_old_index"},"dest": {"index": "new_index"}}

新索引和旧索引的字段不一定需要完全一致。在重新创建索引和重新索引数据时，可以对字段进行修改、删除或添加新的字段。

如果字段在新索引中已经存在，则该字段的映射将被保留。如果字段在新索引中不存在，则会根据重新索引的数据动态创建字段的映射。

例如，假设旧索引中有一个 "field1" 字段，而新索引中没有。在重新索引数据时，如果数据中存在 "field1" 字段，Elasticsearch 将自动创建该字段的映射并将其添加到新索引中。

同样地，如果旧索引中存在一个 "field2" 字段，而新索引中也有一个名为 "field2" 的字段，那么在重新索引数据时，新索引中的 "field2" 字段的映射将保留不变。

需要注意的是，如果字段在新索引和旧索引中具有不兼容的类型或映射定义，可能会导致数据转换或丢失。因此，在进行索引结构修改时，请确保对数据和字段映射的变化有充分的了解和计划。

删除索引

关于文档的基本操作

基本操作

添加数据

PUT /index/_doc/1
{"name": "狂神说","age": 3,"desc": "工资2500","tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
PUT /index/_doc/2
{"name": "张三","age": 30,"desc": "没有工资","tags": ["渣男","旅游","交友"]
}

查询数据

# 查询索引下，对应文档ID的数据
GET /index/_doc/1
GET /index/_doc/2

更新 PUT（不推荐）

PUT 修改数据，需要全属性字段都存在，否则会丢失缺失的属性字段

# 修改数据
put index/_doc/1
{"name": "杨光1","age": 3,"desc": "工资2500","tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
# PUT 修改时，会更新该ID下的所有字段，如果缺失字段，则会删除原有字段
put index/_doc/1
{"name": "杨光1","age": 3,"desc": "工资2500"
}

更新 POST（推荐）

# POST 更新，会修改该文档ID下对应属性的值
POST index/_update/1
{"doc": {"name":"杨光3"}
}

 

# POST 更新，会修改该文档ID下对应属性的值,不推荐这样写，ES8执行不支持这种语法
POST index/_doc/1/_update
{"doc": {"name":"杨光4"}
}
 

 
 

 

条件查询
 

PUT /index/_doc/1
{"name": "杨光","age": 3,"desc": "工资2500","tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}PUT /index/_doc/2
{"name": "张三","age": 30,"desc": "没有工资","tags": ["渣男","旅游","交友"]
}# 根据name查询
GET index/_search?q=name:张三
 

 

 

PUT index
{"mappings": {"properties": {"name":{"type": "keyword"},"xm":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"age":{"type": "integer"},"desc":{"type": "text"},"tags":{"type": "text"}}}
}
# 测试数据
PUT /index/_doc/1
{"name": "杨光","xm": "杨光","age": 3,"desc": "工资2500","tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}PUT /index/_doc/2
{"name": "张三","xm": "张三","age": 30,"desc": "没有工资","tags": ["渣男","旅游","交友"]
}PUT /index/_doc/3
{"name": "李三","xm": "李三","age": 23,"desc": "工资5000","tags": ["健身","旅游","购物"]
}PUT /index/_doc/4
{"name": "张三丰","xm": "张三丰","age": 10,"desc": "工资5000","tags": ["健身","旅游","购物"]
}PUT /index/_doc/5
{"name": "张","xm": "张","age": 10,"desc": "工资5000","tags": ["健身","旅游","购物"]
}PUT /index/_doc/6
{"name": "三","xm": "三","age": 10,"desc": "工资5000","tags": ["健身","旅游","购物"]
}
 

match和term
 

 
Match查询和Term查询是Elasticsearch中常用的查询类型，它们有以下区别：
 
  1.  
    匹配方式：
     
 
  •  
    Term查询：对查询条件不进行分词，直接按照完全匹配的方式进行查询。
     
  •  
    Match查询：对查询条件进行分词，然后对分词后的词项进行匹配。
     
 
  1.  
    查询字段类型：
     
 
  •  
    Term查询：适用于精确匹配的字段，如关键字（keyword）类型或未分词的文本类型（如"张三"，不会被分词）。
     
  •  
    Match查询：适用于全文本字段，如全文本（text）类型或已分词的文本类型（如"张三 张三"，会被分词成两个词项"张三"）。
     
 
  1.  
    匹配精度：
     
 
  •  
    Term查询：精确匹配，只有完全匹配的词项才会被返回。
     
  •  
    Match查询：默认为词项级别的匹配，可以根据分析器的分词规则进行模糊匹配。
     
 
  1.  
    执行效率：
     
 
  •  
    Term查询：由于不进行分词，查询速度较快。
     
  •  
    Match查询：需要对查询条件进行分词，可能会影响查询性能。
     
 
根据具体的查询需求，选择合适的查询类型可以提高查询的准确性和效率。如果需要精确匹配的查询，且不需要分词，可以选择Term查询；如果需要对分词后的文本进行匹配，可以选择Match查询。
 

 

match查询
 

# match 查询时，会对查询条件先分词
# 而name字段类型为keyword，不会分词，所以只能搜到name=张三的数据
GET index/_search
{"query": {"match": {"name": "张三"}},"_source": ["name","xm"]
}
# match 查询，会对查询条件先分词
# xm字段类型为text,用ik_max_smart分词，会分词，所以只能搜到文档xm字段分词后，结果为张三分词后的所有数据
GET index/_search
{"query": {"match": {"xm": "张三"}},"_source": ["name","xm"]
}
 

 

 
 

 

term查询
 

# term 查询时，不会对查询条件进行分词，name为keyword，所以只能完全匹配
GET index/_search
{"query": {"term": {"name": "张三"}}
}
# term 查询，不会对查询条件进行分词
# xm字段类型为text,用ik_max_smart分词，会分词，所以能查到文档分词后为张三的数据
GET index/_search
{"query": {"term": {"xm": "张三"}},"_source": ["name","xm"]
}
 

 

 
 

过滤字段查询
 

# 查询结果只展示 name和xm两个字段
GET index/_search
{"_source": ["name","xm"]
}
 

 

 

排序
 

# 查询结果排序
GET index/_search
{"_source": ["name", "age"], "sort": [{"age": {"order": "desc"}}]
}
 

 

 

分页查询
 

# 分页查询
GET index/_search
{"_source": ["name", "age"],"from": 0,"size": 2
}
 

 

 

多条件查询（布尔值查询）
 

must
 

 
类似sql中的 and
 

 

# 查询 name = 张三 并且 age = 30 
GET index/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "张三"}},{"match": {"age": "30"}}]}}
}
 

 

should
 

 
类似sql中的 or
 

 

# 查询 name = 张三 或者 name = 李三
GET index/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"name": "张三"}},{"match": {"name": "李三"}}]}}
}
 

 

 

must_not
 

 
类似sql中的 not in
 

 

# 查询 name != 张三 并且 name != 李三 
GET index/_search
{"query": {"bool": {"must_not": [{"match": {"name": "张三"}},{"match": {"name": "李三"}}]}}
}
 

 

 

filter
 

 
在Elasticsearch中，过滤器（Filter）是一种用于精确筛选文档的查询子句，主要用于限制搜索结果的范围。与查询（Query）不同，过滤器不会评分和排序结果，而是根据指定的条件进行筛选。这可以提高查询性能，特别是在过滤大量文档的情况下。
 
过滤器可以用于各种条件，如范围查询、存在性检查、逻辑运算等。常见的过滤器类型包括：
 
  1.  
    Term Filter：根据指定的词项进行精确匹配筛选。
     
  2.  
    Range Filter：通过指定的范围进行筛选，可以用于数值、日期等字段。
     
  3.  
    Exists Filter：检查字段是否存在于文档中。
     
  4.  
    Bool Filter：通过逻辑运算符（AND、OR、NOT）对其他过滤器进行组合。
     
  5.  
    Geo Distance Filter：通过指定的地理位置和距离范围进行地理位置过滤。
     
  6.  
    Script Filter：使用自定义脚本进行筛选。
     
 
过滤器可以单独使用，也可以与查询结合使用。如果需要对搜索结果进行精确的筛选，并且不需要评分和排序，建议使用过滤器来提高查询性能。
 

 

# 查询xm=张三，并且age < 30 且 age >= 10 ,并且age 倒序
GET index/_search
{"_source": ["xm","age"],"query": {"bool": {"must": [{"match": {"xm": "张三"}}], "filter": [{"range": {"age": {"gte": 10,"lt": 30}}}]}},"sort": [{"age": {"order": "desc"}}]
}# 查询xm=张三，并且age < 30 且 age >= 10 ,并且 xm 字段值
GET index/_search
{"_source": ["xm","age"],"query": {"bool": {"must": [{"match": {"xm": "张三"}}],"filter": [{"range": {"age": {"gte": 10,"lt": 30}}},{"exists": {"field": "xm"}}]}}
}
 

 

 
 

 

高亮查询
 

# 对搜索结果命中的字段添加自定义html标签
GET index/_search
{"query": {"term": {"xm": {"value": "张三"}}}, "highlight": {"pre_tags": "<font color = 'red'>","post_tags": "</font>", "fields": {"xm": {}}},"_source": "xm"
}
 

 












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