核心概念

索引

概念：

這里可以類比與 MySQL 中的表，但是不同于表

在 es 中索引有三層含義

• 表示源文件數(shù)據(jù)：通常說集群中有 user 索引，即表示集群服務中存在 user 這樣一張“表”
• 表示索引文件：以加速查詢檢索為目的而設計和創(chuàng)建的數(shù)據(jù)文件，通常承載于某些特定的數(shù)據(jù)結構，如哈希、FST 等。例如：通常所說的 正排索引 和 倒排索引（也叫正向索引和反向索引）。就是當前這個表述，索引文件和源數(shù)據(jù)是完全獨立的，索引文件存在的目的僅僅是為了加快數(shù)據(jù)的檢索，不會對源數(shù)據(jù)造成任何影響
• 表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)的動作：通常說創(chuàng)建或添加一條數(shù)據(jù)，在 ES 的表述為索引一條數(shù)據(jù)或索引一條文檔，或者 index 一個 doc 進去。此時索引一條文檔的含義為向索引中添加數(shù)據(jù)。

組成：

aliases：

索引別名，

es 中索引一旦創(chuàng)建，不允許修改結構，但是可以新建一個索引，然后將原索引數(shù)據(jù)遷移到新索引，再對新索引起別名，間接實現(xiàn)修改索引的目的

mappings：

映射關系，定義了索引中包含哪些字段，以及字段的類型、長度、分詞器等

如下：

home、name、salary 表示字段名，類似與 MySQL 中的表字段

type：表示類型，

其中的常見的比如：

• text：文本【數(shù)據(jù)保存后會自動對該字段的值進行分詞】
• keyword：表示不對該字段進行分詞，全值保存，比如姓名
• long：表示數(shù)字
• float：小數(shù)
• ...

analyzer：表示指定的分詞器

{
  "es_db" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "home" : {
          "type" : "text"
        },
        "name" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "salary" : {
          "type" : "float"
        },
        "gender": {
          "type": "text",
          "analyzer": "standard"
        } 
      }
    },
    "settings" : {}
  }
}

mappings 中常見的類型如下：

"data":{ "type": "data", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" }

settings：

索引設置，常見設置如 分片和副本的數(shù)量等

文檔：Document

文檔是 ES 中的最小數(shù)據(jù)單元。它是一個具有結構化 JSON 格式的記錄。文檔可以被索引并進行搜索、更新和刪除操作。

文檔元數(shù)據(jù)，所有字段均以下劃線開頭，為系統(tǒng)字段，用于標注文檔的相關信息：

• _index：文檔所屬的索引名
• _type：文檔所屬的類型名
• _id：文檔唯一 id
• _source: 文檔的原始 Json 數(shù)據(jù)
• _version: 文檔的版本號，修改刪除操作 _version 都會自增1
• _seq_no: 和 _version 一樣，一旦數(shù)據(jù)發(fā)生更改，數(shù)據(jù)也一直是累計的。Shard 級別嚴格遞增，保證后寫入的 Doc 的 _seq_no 大于先寫入的 Doc 的 _seq_no。
• _primary_term: _primary_term 主要是用來恢復數(shù)據(jù)時處理當多個文檔的 _seq_no 一樣時的沖突，避免 Primary Shard 上的寫入被覆蓋。每當 Primary Shard 發(fā)生重新分配時，比如重啟，Primary選舉等，_primary_term 會遞增1。

常用指令

es 中指令都是基于 restful 風格

創(chuàng)建索引

#put / + 索引名
PUT /db_1

# 也可以指定一些配置
PUT /db_2
{
  "settings": {
    "number_of_shards": "1",
    "number_of_replicas": "1"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "age" : {
          "type" : "long"
      },
      "address" : {
          "type" : "text"
      }
    }
  }
}

查詢索引

#查看索引
GET /db_2

刪除索引

#刪除索引
DELETE /db_1

索引文檔

#索引文檔
PUT /db_2/_doc/1
{
  "name":"張三",
  "age":18,
  "address":"和月努力學編程"
}

查詢文檔

有兩種方式：一種模糊查詢，一種精準查詢

模糊查詢

這里補充一個指令，查看文檔字段分詞效果

查看分詞結果

#查看分詞結果
#ik_max_word:會將文本做最細粒度的拆分
#analyzer：指定分詞器
POST _analyze
{
    "analyzer":"ik_max_word", 
    "text":"和月努力學習編程"
}

精準查詢

#精準查詢
GET /db_2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "張三"
    }
  }
}

更新文檔

全文替換

可以看到更新成功，這里表示全文替換，并不是更新其中一個字段

#更新文檔 這種方式是全文替換，PUT 和 POST 效果是一樣的
PUT /db_2/_doc/1
{
  "address":"和月努力學編程"
}

GET /db_2/_doc/1

部分更新

可以看到當前 age 是 18

執(zhí)行部分更新命令

再次查詢，可以看到只有 age 變化了

#部分更新
POST /db_2/_update/1
{
  "doc": {
    "age": 16
  }
}

GET /db_2/_doc/1

刪除文檔

再次查詢已經(jīng)查不到 id 為 1 的文檔了，刪除成功

#刪除文檔
DELETE /db_2/_doc/1

GET /db_2/_doc/1

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