在上一篇中介绍了ElasticSearch集群和kinaba的安装教程,本篇文章就来说解下 ElasticSearch的DSL语句使用。html
Elasticsearch提供了基于JSON的完整查询DSL(特定于域的语言)来定义查询。将查询DSL视为查询的AST(抽象语法树),它由两种子句组成:数据库
咱们在使用ElasticSearch的时候,避免不了使用DSL语句去查询,就像使用关系型数据库的时候要学会SQL语法同样。若是咱们学习好了DSL语法的使用,那么在往后使用和使用Java Client调用时候也会变得很是简单。数组
这里咱们先来介绍下DSL 语句简单的使用,从最经常使用的增删改查开始!缓存
ElasticSearch能够直接新增数据,只要你指定了index(索引库名称)和type(类型)便可。在新增的时候你能够本身指定主键ID,也能够不指定,由 ElasticSearch自身生成。数据结构
新增数据命令示例:app
POST test1/_doc/1 { "uid" : "1234", "phone" : "12345678909", "message" : "qq", "msgcode" : "1", "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }
kinaba示例图:
**注: POST test1/_doc/1 这是指定主键ID为1,若是POST test1/_doc 的话,那么即是es自身生成ES语句。**less
这里咱们还能够经过 GET test1/
或 GET test1/_settings
和GET test1/_mapping
查看该index的状态,也就是 setting(设置选项) 和mapping(数据结构)。
elasticsearch
在上述示例中,咱们经过直接经过建立数据从而建立了索引库,可是没有建立索引库而经过ES自身生成的这种并不友好,由于它会使用默认的配置,字段结构都是text(text的数据会分词,在存储的时候也会额外的占用空间),分片和索引副本采用默认值,默认是5和1,ES的分片数在建立以后就不能修改,除非reindex(下面会讲到),因此这里咱们仍是指定数据模板进行建立。ide
这里先简单介绍一下ES的数据结构,如下的数据结构为ES的6.x版本。函数
范围数据类型
integer_range,float_range,long_range,double_range,date_range
嵌套数据类型
nested 用于JSON对象数组
地理形状数据类型
geo_shape 用于多边形等复杂形状
别名数据类型
为现有字段定义别名。
多字段编辑
为不一样的目的以不一样的方式对同一字段创建索引一般颇有用。例如,一个string字段能够映射为text用于全文搜索的字段,也能够映射为keyword用于排序或聚合的字段。或者,您可使用standard分析仪, english分析仪和 french分析仪索引文本字段。
这是多领域的目的。大多数数据类型经过fields参数支持多字段。
上面介绍的字段介绍虽然比较复杂,可是咱们经常使用的几个类型也就是这几种 text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date
,其中text和keyword都是string类型,选择区分很简单,须要进行分词用text,不须要而且进行排序或聚合的能够用keyword。
关于ES的数据结构就到这里了,咱们来进行索引库的建立吧!
新增索引库的命令示例:
PUT test1 { "settings" : { "number_of_shards" : 10, "number_of_replicas" : 1, "refresh_interval" : "1s" }, "mappings" : { "_doc" : { "properties" : { "uid" : { "type" : "long" }, "phone" : { "type" : "long" }, "message" : { "type" : "keyword" }, "msgcode" : { "type" : "long" }, "sendtime" : { "type" : "date", "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } } } } }
示例图:
注:
其中这里还有几个重要参数也顺便说一下:
关于这几个字段的取值能够参考一下的示例图:
其实ES的新增和修改能够看作是同样,存在则修改,不存在则新增,不过这里仍是简单的介绍下吧。
修改数据的方式主要有两种,一种是经过主键ID进行修改,这种比较简单,就是和新增同样便可。
另外一种则是经过条件进行修改,至关于SQL更新语句的 where条件。
根据主键修改的命令示例:
POST test1/_doc/1 { "uid" : "1234", "phone" : "12345678909", "message" : "qq", "msgcode" : "1", "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }
根据条件修改的命令示例:
POST test1/_update_by_query { "query": { "term": { "phone": "12345678909" } } , "script": { "source": "ctx._source['message'] = 'xuwujing'" } }
原有的数据:
修改后的数据:
注:这里的根据条件进行修改用到的脚本语言,ES除了使用DSl语句以后,使用一些官方定义的脚本语言和SQL语句也能进行操做,脚本语言和SQL语句的操做留到之后在来说下。
ES根据主键删除数据的命令示例是DELETE 索引库/id
,简单实用,可是必定要要加上ID,否则就是删除索引库了!
根据主键删除数据命令示例:
DELETE test1/1
根据条件删除数据的命令示例:
POST test/_delete_by_query { "query": { "term": { "phone": "12345678909" } } }
固然ES还能够根据条件只删除某一个字段的数据,好比删除字段msgcode的数据。
删除字段数据的命令示例:
POST test/_doc/_update_by_query { "script":{ "lang":"painless", "inline":"ctx._source.remove(\"msgcode\")" } }
示例图:
match_all能够查询集群全部索引库的信息,包括一些隐藏索性库的信息。
命令示例:
GET _search { "query": { "match_all": {} } }
示例图:
查询索引库全部的数据,命令格式为GET 索引库名称/索引库类型/_search
,也能够不须要索引库类型。
命令示例:
GET test1/_doc/_search
若是根据ID查询某一条数据的话,也比较简单,只须要将上述的_search换成主键ID便可。
命令示例:
GET test1/_doc/2
term主要用于精确匹配哪些值,好比数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)
好比根据手机号进行查询。
命令示例:
GET test1/_doc/_search { "query": { "term": { "phone": "12345678909" } } }
固然,若是想在一个字段匹配多个值的话,可使用terms,至关于SQL的in语法。
命令示例:
GET test1/_doc/_search { "query": { "terms": { "uid": [ 1234, 12345, 123456 ] } } }
示例图:
注:上述中是没有123456这条数据,这样只是为了作下简单的测试而已。
range能够理解为SQL中的><符号,其中gt是大于,lt是小于,gte是大于等于,lte是小于等于。
命令示例:
GET test1/_doc/_search { "query": { "range": { "uid": { "gt": 1234, "lte": 12345 } } } }
exists能够理解为SQL中的exists函数,就是判断是否存在该字段。
这里咱们新增一条没有msgcode的字段,而后用exists去查询。
POST test1/_doc/3 { "uid" : "123456", "phone" : "12345678909", "message" : "qq", "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }
存在查询命令示例:
GET test1/_doc/_search { "query": { "exists": { "field":"msgcode" } } }
示例图:
bool 能够用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑,它包含这以下几个操做符:
查询的命令示例:
GET /test1/_search { "query": { "bool": { "must": { "term": { "phone": "12345678909" } }, "must_not": { "term": { "uid": 12345 } }, "should": [ { "term": { "uid": 1234 } }, { "term": { "uid": 123456 } } ], "adjust_pure_negative": true, "boost": 1 } } }
示例图:
wildcard查询至关于SQL语句中的like语法,只不过它查询的数据须要加上*符号。
模糊查询命令示例:
GET /test1/_search { "query": { "wildcard": { "message":"*wu*" } } }
regexp能够支持正则查询,好比查询短信内容中的验证码之类的。
下面的这个示例就是查询以xu开头,后面是0-9数字的内容的数据。
正则查询命令示例:
GET /test1/_search { "query": { "regexp": { "message":"xu[0-9]" } } }
示例图:
查询语句的示例到这里就差很少就结束了,这里在推荐一下kinaba查询的几个小技巧,如图所示:
参考:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
ElasticSearch我的已经使用一年多了,在学习的过程当中也积攒了一些相关资料其,只不过今年特别忙,没有太多时间将其整理成博客进行分享了。说来惭愧,今年写博客的数量有些少了,下半年本身从一个周更博主变成了月更博主了,不事后面如果时间充足的话也会多些一些的,再忙每月至少也会写一篇 ヾ(◍°∇°◍)ノ゙
ElasticSearch实战系列:
ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安装教程
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