新增

PUT /index-name/type-name/id
{
  "json數(shù)據(jù)"
}

PUT /consultant_company_list_test1/_doc/1
{
  "polar_abbreviation": "企查查",
  "consultant_company_position": "北京市",
  "consultant_company_admin_id": 3,
  "channel_operation_id": "",
  "good_at_industry_ids": "",
  "is_cancel": 0,
  "recommend_count": 0,
  "consultant_company_name": "測試公司",
  "industry": [ "金融", "銀行" ]
}

// 新增的時候是不需要先創(chuàng)建索引的，創(chuàng)建數(shù)據(jù)的時候,如果索引不存在也會同時把索引創(chuàng)建了。
// 但是這個時候默認創(chuàng)建出來的索引, mapping 是 ES 默認給設(shè)置的，有可能不合適，所以不建議用這種方式創(chuàng)建索引。
// 如果對同一個index/type/id 使用 PUT，哪怕字段不一致,則后面的數(shù)據(jù)會覆蓋前面的數(shù)據(jù)。

// 創(chuàng)建成功后的返回結(jié)果說明：
{
   "_index": "consultant_company_list_test1", // 創(chuàng)建的document所屬的index
   "_type": "_doc", // 創(chuàng)建的document所屬的type
   "_id": "1", // 創(chuàng)建的document的id
   "_version": 1, // 創(chuàng)建的document的版本號
   "result": "created",
   "_shards": {
      "total": 2,
      "successful": 1,
      "failed": 0
   },
   "_seq_no": 0,
   "_primary_term": 1
}

// 如果我們想要確保創(chuàng)建的 document 是新的，不會覆蓋原來的 document 
PUT /consultant_company_list_test1/_doc/1/_create
{
    "polar_abbreviation": "企查查",
    "consultant_company_position": "北京市",
    "consultant_company_admin_id": 3,
    "channel_operation_id": "",
    "good_at_industry_ids": "",
    "is_cancel": 0,
    "recommend_count": 0,
    "consultant_company_name": "測試公司",
    "industry": [ "金融", "銀行" ]
}

刪除

// 刪除索引中的單條數(shù)據(jù)
DELETE /index_one/product/1

// 刪除單個索引
DELETE /index_one

// 刪除多個索引
DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*

// 危險操作，刪除全部索引
DELETE /_all
DELETE /*

刪除全部索引操作非常危險，禁止措施
elasticsearch.yml 做如下配置：
action.destructive_requires_name: true

修改

POST /ecommerce/product/1/_update
{
  "doc": {
    "name": "jiaqiangban gaolujie yagao"
  }
}

1. 修改的過程是 ES 獲取某個文檔中的所有字段，修改指定字段的內(nèi)容，然后把老的 document 標記為deleted；
再重新創(chuàng)建一個新的document
2. update 內(nèi)部會執(zhí)行樂觀鎖的并發(fā)控制策略，每次更新時會更新版本號。
3. 如果遇到并發(fā)更新失敗的時候，會有 retry(重試) 策略
  （1）再次獲取 document 數(shù)據(jù)和最新版本號；
  （2）基于最新版本號再次去更新，如果成功那么就結(jié)束了；
   如果失敗，就重復(fù) 1 和 2 兩個步驟，最多可以重復(fù) retry_on_conflict 參數(shù)指定的次數(shù)

批量增刪改

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"test-index", "_type":"test-type", "_id":"1"}}
{"create":{"_index":"test-index", "_type":"test-type", "_id":"2"}}
{"test_field":"test2"}
{"index":{"_index":"test-index", "_type":"test-type", "_id":"1"}}
{"test_field":"test1"}
{"update":{"_index":"test-index", "_type":"test-type", "_id":"3", "_retry_on_conflict":"3"}}
{"doc":{"test_field":"bulk filed 3"}}

// 有哪些類型的操作可以執(zhí)行呢？
（1）delete：刪除一個文檔，只要1個json串就可以了
（2）create：PUT /index/type/id/_create；只創(chuàng)建新文檔
（3）index：普通的put操作，可以是創(chuàng)建文檔，也可以是全量替換文檔
（4）update：執(zhí)行的partial update操作，即 post 更新

// bulk操作中，任意一個操作失敗，是不會影響其他的操作的，但是在返回結(jié)果里，會告訴你異常日志
// bulk size最佳大小: 如果太大的話，性能反而會下降; 
// 一般從1000~5000條數(shù)據(jù)開始，嘗試逐漸增加。另外，如果看大小的話，最好是在5~15MB之間;

查詢

查詢指定索引下全部數(shù)據(jù)

GET /consultant_company_list_test1/_search
{
   "took": 0, // 耗時
   "timed_out": false, // 是否超時
   "_shards": {
      "total": 1, // 搜索了幾個分片
      "successful": 1, // 成功了幾個
      "skipped": 0, // 跳過了幾個
      "failed": 0 // 失敗了幾個
   },
   "hits": {
      "total": {
         "value": 1, // 查詢到的數(shù)據(jù)的總量
         "relation": "eq" // 平常索引數(shù)據(jù)量不大的情況下這個數(shù)值沒問題，// 但是當超出 10000 條數(shù)據(jù)的時候，
         // 這個 value 就固定為 10000。想要精確匹配數(shù)量，就需要通過 track-total-hits 參數(shù)來設(shè)置
      },
      "max_score": 1, // 查詢到的數(shù)據(jù)中匹配度分數(shù)最大值
      "hits": [ // 查詢到的結(jié)果
         {
            "_index": "consultant_company_list_test1",
            "_type": "_doc",
            "_id": "1",
            "_score": 1, // 匹配度分數(shù)
            "_source": {
               "polar_abbreviation": "企查查",
               "consultant_company_position": "北京市",
               "consultant_company_admin_id": 3,
               "channel_operation_id": "",
               "good_at_industry_ids": "",
               "is_cancel": 0,
               "recommend_count": 0,
               "consultant_company_name": "測試公司"
            }
         }
      ]
   }
}

"relation" : "gte"
"relation" : "eq"
gte 表示 total.value 是查詢匹配總命中數(shù)的下限(大于等于)。eq 則表示 total.value 是準確計數(shù)。

查詢指定索引下指定id的數(shù)據(jù)

GET /consultant_company_list_test1/_doc/1
{
   "_index": "consultant_company_list_test1",
   "_type": "_doc",
   "_id": "1",
   "_version": 1,
   "_seq_no": 0,
   "_primary_term": 1,
   "found": true, // 查找成功為true，不成功為false
   "_source": { // 搜索到的數(shù)據(jù)
      "polar_abbreviation": "企查查",
      "consultant_company_position": "北京市",
      "consultant_company_admin_id": 3,
      "channel_operation_id": "",
      "good_at_industry_ids": "",
      "is_cancel": 0,
      "recommend_count": 0,
      "consultant_company_name": "測試公司",
      "industry": [ "金融", "銀行" ]
   }
}

查詢指定索引下全部數(shù)據(jù)

// 查詢指定索引下全部數(shù)據(jù)
GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": { 
      "match_all": {} 
  }
}

查詢指定值（match）

// 查詢指定值
GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query" :{
    "match": {
      "consultant_company_name": "測試公司" 
    }
  }
}

在多個字段中查詢指定值（multi_match）

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "測試公司1",
      "fields": ["consultant_company_name", "polar_abbreviation"]
    }
  }
}

match、multi_match是模糊匹配，匹配時會對所查找的關(guān)鍵詞進行分詞，然后按分詞匹配查找。

term 查詢

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "consultant_company_name": "測試公司"
    }
  }
}

terms 查詢

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
      "terms": {
          "consultant_company_name": [
              "測試公司1",
              "測試公司2"
          ]
      }
  }
}

term、terms 會直接對關(guān)鍵詞進行查找

范圍查詢

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}

查詢并排序

默認情況下，是按照_score降序排序的

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query" :{
    "match": {
      "consultant_company_name": "測試公司1"
    }
  },
  "sort": {
    "id": { 
      "order": "desc"
    }
  }
}

分頁查詢

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 從第幾條數(shù)據(jù)開始
  "size": 1 // 查幾條數(shù)據(jù)
}

查詢指定字段

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["id", "consultant_company_name"]
}

// 可以使用通配符*，顯示要的字段、去除不需要的字段
GET student/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "_source":{
     "includes": "addr*",
     "excludes": ["name","bir*"]
  }
}

全文檢索

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "producer": "測試公司 1"
    }
  }
}

phrase search（短語搜索）

跟全文檢索相相反，全文檢索會將輸入的搜索串拆解開來，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一個拆解后的單詞，就可以作為結(jié)果返回。phrase search，要求輸入的搜索串，必須在指定的字段文本中，完全包含一模一樣的，才可以算匹配，才能作為結(jié)果返回。

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "producer": "測試公司 1"
    }
  }
}

highlight search（高亮搜索結(jié)果）

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "consultant_company_name": "測試公司"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "consultant_company_name":{} // 指定高亮的字段
    }
  }
}

通配符查詢

* 代表0個或多個字符
? 代表任意一個字符
GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
    "query":{
        "wildcard":{
            "consultant_company_name":"測試公司?"
        }
    }
}

正則表達式查詢

GET /consultant_company_list_test1/_doc/_search
{
    "query":{
        "regex":{
            "title":{
                "consultant_company_name":"測試公司[12]"
            }
        }
    }
}

聚合搜索（很多種聚合方式，舉幾個例子）
term 分組統(tǒng)計

// 統(tǒng)計各個品牌的商品數(shù)量（只要分組就好了，自帶統(tǒng)計數(shù)量）
GET /goods/_search
{
  "aggs": {
    "brand_aggs" : { 
      "terms" : {
        "field" : "brand"
      }
    }
  }
}

// 統(tǒng)計各個品牌下的平均手機價格
GET /goods/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "brand_aggs" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "brand"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": { // 還有其它聚合方式 sum,max,min
                      "field": "price" 
                   }
                }
            }
        }
    }
}

// 統(tǒng)計各個品牌下的平均手機價格,并且按照平均價格降序排序
GET /goods/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "brand_aggs" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "brand",
              "order": {
                "avg_price": "desc"
              }
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": { // 還有其它聚合方式 sum,max,min
                      "field": "price" 
                   }
                }
            }
        }
    }
}

histogram 分組統(tǒng)計

// 按照500為一個階梯統(tǒng)計不同價位手機數(shù)量
GET /goods/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
    "price_histogram":{
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 500 // 間隔
      }
    }
  }
}

range 分組統(tǒng)計

// 統(tǒng)計價格在4000-6000手機的數(shù)量
GET /goods/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "price_range": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 4000,
            "to": 6000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

// 統(tǒng)計價格在4000-6000手機的數(shù)量,然后在每組內(nèi)再按照tag進行分組，最后再計算每組的平均價格
GET /goods/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "price_range": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 4000,
            "to": 6000
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_tag": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "avg_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

日期分組統(tǒng)計

GET /cars/_search
{
  "size":0,
  "aggs" : {
      "date" : {
          "date_histogram" : {
              // 需要聚合分組的字段名稱, 類型需要為date, 格式?jīng)]有要求
              "field": "sold",
              // 按什么時間段聚合, 這里是5分鐘；分鐘 (1m)、小時 (1h)、天 (1d)、星期 (1w)、月 (1M)、季度 (1q)、年 (1y)
              "interval": "5m",
              // 設(shè)置時區(qū), 這樣就相當于東八區(qū)的時間
              "time_zone":"+08:00",
              // 返回值格式化，HH大寫，不然不能區(qū)分上午、下午
              "format": "yyyy-MM-dd HH",   
              // 為空的話則填充0
              "min_doc_count": 0,
              // 需要填充0的范圍
              "extended_bounds": {
                  "min": 1533556800000,
                  "max": 1533806520000
              }
          }
      }
  }
}

組合條件查詢

bool:
 must => 必須匹配  // 相當于MySQL的 and
 must_not => 必須不匹配 // 相當于MySQL的 not
 should => 應(yīng)該匹配，既可以有，也可以沒有 // 相當于MySQL的 or
 filter => 過濾

// title必須包含elasticsearch，content可以包含elasticsearch也可以不包含，author_id必須不為111
GET /website/article/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": "elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "author_id": 111
          }
        }
      ]
    }
  }
}


SELECT product
FROM   products
WHERE  (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3")
  AND  (price != 30)

GET /my_store/products/_search
{
   "query" : {
    "bool" : {
      "should" : [
          { "term" : {"price" : 20}},
          { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
      ],
      "must_not" : {
          "term" : {"price" : 30}
      }
    }
  }
}

filter 與 query

1. 默認情況下，Elasticsearch 根據(jù) 相關(guān)性評分(relevance score) 對匹配到的搜索結(jié)果進行排序，
這個分數(shù)用來衡量每個文檔與查詢的匹配程度。
2. 相關(guān)性分數(shù)是一個正浮點數(shù)，在 search API 返回結(jié)果的 _score 元字段中。 _score越高，文檔的相關(guān)性就越強。
3. 在 query 上下文中, 除了決定文檔是否匹配之外，查詢子句還計算文檔的相關(guān)性得分（在元字段 _score 中顯示）。
4. 在 filter 上下文中， 結(jié)果是簡單的"是"或"否"--不會計算分數(shù)。
5. Elasticearch 會自動緩存經(jīng)常使用的 filter，以提高性能。因此，filter速度要快于query
6. 一般來說，如果你是在進行搜索，需要將最匹配搜索條件的數(shù)據(jù)先返回，那么用query；
   如果你只是要根據(jù)一些條件篩選出一部分數(shù)據(jù)，不關(guān)注其排序，那么用filter。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": [
        { "term":  { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
      ]
    }
  }
}

對上面的例子分析下：
query 參數(shù)表示整個語句是處于 query context 中
bool 和 match 語句被用在 query context 中，也就是說它們會計算每個文檔的匹配度（_score)
filter 參數(shù)則表示這個子查詢處于 filter context 中
filter 語句中的 term 和 range 語句用在 filter context 中，它們只起到過濾的作用，并不會計算文檔的得分。

批量查詢

// 查詢不同index下的數(shù)據(jù)
GET /_mget
{
  "docs": [
    {
      "_index": "test-index",
      "_type": "test-type",
      "_id": 1
    },
    {
      "_index": "ecommerce",
      "_type": "product",
      "_id": 2
    }
  ]
}

// 查詢的document是一個index下的不同type
GET /test_index/_mget
{
   "docs" : [
      {
         "_type" :  "test_type",
         "_id" :    1
      },
      {
         "_type" :  "test_type",
         "_id" :    2
      }
   ]
}

// 查詢的數(shù)據(jù)都在同一個index下的同一個type
GET /ecommerce/product/_mget
{
  "ids": [1,2]
}

scoll 滾動查詢

scoll滾動查詢就是，一批一批的查，直到所有數(shù)據(jù)都查詢完處理完。

例如：如果一次性要查出來比如10萬條數(shù)據(jù)，那么性能會很差，此時使用scoll滾動搜索，可以先搜索一批數(shù)據(jù)，然后下次再搜索一批數(shù)據(jù)，以此類推，直到搜索出全部的數(shù)據(jù)來。

scoll搜索會在第一次搜索的時候，保存一個當時的視圖快照，之后只會基于該舊的視圖快照提供數(shù)據(jù)搜索，如果這個期間數(shù)據(jù)變更，是不會讓用戶看到的。

每次發(fā)送scroll請求，我們還需要指定一個scoll參數(shù)，指定一個時間窗口，每次搜索請求只要在這個時間窗口內(nèi)能完成就可以了。

GET /test_index/test_type/_search?scroll=1m
{
 "query": {
  "match_all": {}
 },
 "sort": [ "_doc" ],
 "size": 3
}

// 搜索結(jié)果會有一個scoll_id，下一次再發(fā)送scoll請求的時候，必須帶上這個scoll_id，這樣才能接著查詢下一批數(shù)據(jù)。
{
 "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAACxeFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAALF8WNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAACxhFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYhY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3",
 "took": 5,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
  "total": 5,
  "successful": 5,
  "failed": 0
 },
 "hits": {
  "total": 10,
  "max_score": null,
  "hits": [
   {}
  ]
 }
}

// 查詢下一批數(shù)據(jù)
GET /_search/scroll
{
  "scroll": "1m", 
  "scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAACxeFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAALF8WNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAACxhFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYhY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3"
}

scroll + bulk 可以實現(xiàn)快速重建索引

multi-index 和 multi-type 搜索模式

GET /_search：所有索引，所有type下的所有數(shù)據(jù)都搜索出來
GET /index1/_search：指定一個index，搜索其下所有type的數(shù)據(jù)
GET /index1,index2/_search：同時搜索兩個index下的數(shù)據(jù)
GET /*1,*2/_search：按照通配符去匹配多個索引
GET /index1/type1/_search：搜索一個index下指定的type的數(shù)據(jù)
GET /index1/type1,type2/_search：可以搜索一個index下多個type的數(shù)據(jù)
GET /index1,index2/type1,type2/_search：搜索多個index下的多個type的數(shù)據(jù)
GET /_all/type1,type2/_search：_all，可以搜索所有index下的指定type的數(shù)據(jù)

索引別名

索引別名可以指向一個或多個索引，并且可以在任何需要索引名稱的API中使用。
索引別名允許我們執(zhí)行以下操作：
1）索引重建時，可以把正在運行的索引和新的索引進行無縫切換，無需停機更新；
2）對多個索引進行分組組合（例如，last_three_months的索引別名：是過去3個月索引 logstash_201903, logstash_201904, logstash_201905的組合）；

單個設(shè)置索引別名的方式
PUT /index1/_alias/index

一次設(shè)置多個索引別名的方式
POST /_aliases
{
    "actions": [
        {
            "add": {
                "index": "index1",
                "alias": "index",
                "is_write_index": true // 控制是否可以通過索引別名寫入數(shù)據(jù)
            }
            }, 
        {
            "add": {
                "index": "index2",
                "alias": "index"
            }
        }
    ]
}

刪除別名
POST /_aliases
{
    "actions": [
        {
            "remove": {
                "index": "index2",
                "alias": "index"
            }
        }
    ]
}


查詢指定索引的別名
GET /index1/_alias

查詢所有索引的別名
GET /_alias

假設(shè)沒有別名，如何處理多索引檢索？
GET /index1,index2/_search 

有了別名后，多索引檢索操作就變得簡單了
1. 先為不同的索引設(shè)置相同的別名
POST /_aliases
{
    "actions": [
    {
      "add": {
          "index": "index1",
          "alias": "index"
      }
    }, 
    {
      "add": {
          "index": "index2",
          "alias": "index"
      }
    }
  ]
}

2. 使用別名檢索
GET /index/_search

校驗查詢語句是否合法

// 語法： GET /index/type/_validate/query?explain
// 一般用在那種特別復(fù)雜龐大的搜索下，比如你一下子寫了上百行的搜索，這個時候可以先用validate api去驗證一下，語法是否合法

GET /test_index/test_type/_validate/query?explain
{
  "query": {
    "math": {
      "test_field": "test"
    }
  }
}

ES其它一些常用語句

查看索引

查看所有索引
GET /_cat/indices


查看某個索引的狀態(tài)
GET /_cat/indices/index-name


查看某個索引的 mapping
GET /index-name/_mapping

查看、修改索引設(shè)置

GET index-name/_settings


PUT index-name/_settings
{
  "number_of_replicas": 1
}

開啟、關(guān)閉索引文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-779319.html

關(guān)閉一個索引(關(guān)閉索引后不能在讀寫 索引中的文檔)
POST index-name/_close

開啟一個索引(將一個關(guān)閉的索引從新開啟)
POST index-name/_open

到了這里，關(guān)于Elasticsearch 常用的增加、刪除、修改、查詢語句的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！