ElasticSearch介绍与简单语法

ElasticSearch

• 倒排索引

命令（能够经过Kibana-Devtools-Console）

一、健康状态

GET /_cat/health?v

结果以下

epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 
1509779009 15:03:29 elasticsearch yellow 1 1 1 1001 0 - 50.0%

二、查看索引

GET /_cat/indices?v

三、建立索引

PUT /test?pretty

四、删除索引

DELETE /test?pretty

五、新增文档并创建索引

语法为：

PUT /index/type/id
{
  "json数据"
}

• index：指索引名
• type：指索引的类型
• id：是这条数据的id。

例如：(添加和修改是同一个请求)

PUT /goods/book/1
{
    "name" : "深刻理解java虚拟机",
    "price" :  100
}

六、查询指定商品

GET /goods/book/1

七、删除指定商品

DELETE  /goods/book/1

八、查询全部商品

GET  /goods/book/_search

返回参数以下

• took：耗费了几毫秒
• timed_out：是否超时，这里是没有
• _shards：数据拆成了5个分片，因此对于搜索请求，会打到全部的primary shard（或者是它的某个replica shard也能够）
• hits.total：查询结果的数量，3个document
• hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
• hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据

九、query sring search

GET /goods/book/_search?q=name:java&sort=price:desc

不建议使用。

十、query DSL（Domain Specified Language，特定领域的语言）

查询全部的商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

查询名称包含java的商品，同时按照价格降序排序

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "sort": [ 
        { "price": "desc" }
    ]
}

分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示1条商品，如今显示第2页，因此就查出来第2个商品

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}

指定要查询出来商品的名称和价格就能够

GET /goods/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}

十一、query filter

搜索商品名称包含NB，并且售价大于300元的商品

GET /goods/book/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "java"
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 300 }
                }
            }
        }
    }
}

十二、full-text search（全文检索）

POST /goods/book/2 
{ 
    "name" : "c++", 
    "price" : 220
}

而后再来查询,name这个字段，会先被拆解，创建倒排索引 ：

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "c++"
        }
    }
}

1三、phrase search（短语搜索）

跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就能够做为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，彻底包含如出一辙的，才能够算匹配，才能做为结果返回

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "name" : "java"
        }
    }
}

1四、highlight search（高亮搜索结果）

GET /shores/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "java"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "name" : {}
        }
    }
}

状态

• green：每一个索引的primary shard和replica shard都是active状态的
• yellow：每一个索引的primary shard都是active状态的，可是部分replica shard不是active状态，处于不可用的状态
• red：不是全部索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失了

document的核心元数据

一、_index元数据

• （1）表明一个document存放在哪一个index中
• （2）相似的数据放在一个索引，非相似的数据放不一样索引：product index（包含了全部的商品），sales index（包含了全部的商品销售数据），inventory index（包含了全部库存相关的数据）。若是你把好比product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，好比说company index，不合适的。
• （3）index中包含了不少相似的document：相似是什么意思，其实指的就是说，这些document的fields很大一部分是相同的，你说你放了3个document，每一个document的fields都彻底不同，这就不是相似了，就不太适合放到一个index里面去了。
• （4）索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号：product，website，blog

二、_type元数据

• （1）表明document属于index中的哪一个类别（type）
• （2）一个索引一般会划分为多个type，逻辑上对index中有些许不一样的几类数据进行分类：由于一批相同的数据，可能有不少相同的fields，可是仍是可能会有一些轻微的不一样，可能会有少数fields是不同的，举个例子，就好比说，商品，可能划分为电子商品，生鲜商品，日化商品，等等。
• （3）type名称能够是大写或者小写，可是同时不能用下划线开头，不能包含逗号

三、_id元数据

• （1）表明document的惟一标识，与index和type一块儿，能够惟一标识和定位一个document
• （2）咱们能够手动指定document的id（put /index/type/id），也能够不指定，由es自动为咱们建立一个id

拓展

• ELK

  • ElasticSearch
  • Logstash
  • Kibana

• logstash-input-jdbc插件实现mysql增量导入ES 见 https://blog.csdn.net/yeyuma/article/details/50240595#quote