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1.ElasticSearch-入门基础操作

一、介绍

The Elastic Stack 包含ElasticSearch、Kibana、Beats、LogStash
这就是所说的ELK
能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch,简称为ES,ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎,是整个ElasticStack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据:本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别的数据

官方网站:https://www.elastic.co/cn/
下载地址:
1.https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
2.https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

ES中内置了Java的环境,但是我们一般会使用我们本地安装的Java环境
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注意:9300端口为Elasticsearch集群间组件的通信端口,9200端口为浏览器访问的http协议的RestFul端口
访问一下http://localhost:9200/页面,出现下面的情况
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二、入门

Elasticsearch是面向文档型数据库,一条数据在这里是一个文档
在ES里的index可以看作是一个库,而Types相当于表,Documents则相当于表的行
这里的Types的概念已经被主键弱化,在ElasticSearch6.X中的一个index下已经只能包含一个type,Elasticsearch7.X中Type的概念已经被删除了
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2.1 索引

2.1.1 倒排索引

倒排索引的查询效率是比较快的,并且没有体现表的概念
我们之前是通过id关联内容
但是现在我们引入了关键字,关键字会关联id,id再关联内容
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2.1.2 创建索引

创建索引,就是类似在Mysql中创建一个数据库

启动ES服务
发送PUT请求 http://127.0.0.1:9200/shopping

shopping:表示的就是索引的名称
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2.1.3 查询索引

获取某个索引
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获取全部索引
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2.1.4 删除索引

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2.2 文档

2.2.1 创建文档

索引我们已经创建好了,我们下面会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

返回值中“_id”就是我们唯一性标识

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我们可以自定义id
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2.2.2 查询文档

查询单个信息
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查询全部的信息
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2.2.3 全量修改

全量更新使用的不多
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2.2.4 局部修改

更新不是幂等性的
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2.2.5 删除文档

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2.2.6 条件查询

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但是我们一般使用请求体查询
如下所示
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2.2.7 分页查询

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可以指定某个字段显示
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也可以再进行排序

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2.2.8 全文检索

这个地方我们搜索的是“小华”,但是在全文检索的时候,被分成了“小”和“华”
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2.2.9 完全匹配

这个时候就是精准的匹配
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2.2.10 高亮查询

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2.2.11 多条件查询

我们也可以进行多条件查询,这个地方有点复杂
”must“表示多条件要同时成立,多一个条件,再must数组中添加一个参数即可
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{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"category": "小米"}},{"match": {"price": 1999.00}}]}}
}

也可以对价格进行范围查询

{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"category":"小米"}}],"filter":{"range":{"price":{"gt":5000}}}}}
}

2.2.12 聚合查询

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2.3 映射关系

首先我们先创建一个索引user
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下面我们创建一些规则
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然后我们再get一下
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下面再创建一个文档
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查询的时候我们发现搜“男”是搜不到的,因为sex是全量查询的
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对于这个地方我们只能搜“男的”
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