查询数据
DSL 关键字功能
query-->all:查询
match-->5:匹配单个
match_all-->4:匹配所有
match_phrase-->9:完全相同
multi_match-->13:将单个值带到多个字段上面去查询
range-->14:对查询出来的结果控制在一个范围里面
term-->15:不会分词，相当于文档必须包含整个值，把query string当成一整个串到倒排索引里面去找
terms-->16:和term一样，只不过同时匹配多个词
constant_score -->17:可以再不适用bool的时候适用filter
bool-->12:布尔
filter-->17:是对数据的过滤，不会计算相关度分数
must-->12:文档必须满足里面的条件
must_not-->12:必须不包含
should-->12:可以包含也可以不包含
minimum_should_match-->12:至少几条数据
sort-->18:排序
from-->6:从第几条开始
size-->6:查询几条记录
_source-->7:查询结果只显示指定字段
highlight-->10:搜索结果高亮显示
1.通过id进行查询
请求
GET /index/type/id
返回
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
}
2.查询全部数据
请求
GET /index/type/_search
返回
took:查询耗时
timed_out：是否超时
_shards：请求的分片
hits.tatal:总共document文档的数量
hits.max_source:最大相关对评分
hits.hits：所有的document文档
{
"took": 8,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "jiajieshi yagao",
"desc": "youxiao fangzhu",
"price": 25,
"producer": "jiajieshi producer",
"tags": [
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "zhonghua yagao",
"desc": "caoben zhiwu",
"price": 40,
"producer": "zhonghua producer",
"tags": [
"qingxin"
]
}
}
]
}
}
3.DSL查询
DSL:Domian Specified Language，Elasticserach专用查询语言，可以构建各种复杂的语法
4.查询所有商品
请求
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
5.查询商品名字包含牙膏，并且按照价格降序
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "yagao"
}
},
"sort": [
{
"price":"desc"
}
]
}
6.分页查询
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from":1,
"size": 1
}
7.查询结果只显示指定字段
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"_source":["name", "price"]
}
8.查询名称必须包含牙膏，并且价格大于25
GET /ecommerce/product/_search
{
"query":{
"bool": {
"must": [ 必须
{
"match": { 匹配
"name": "yagao"
}
}
],
"filter": { 过滤
"range": { 返回
"price": {
"gt": 25 大于
}
}
}
}
}
}
9.短语搜索,match_phrase,必须完全匹配搜索的值
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"producer": "zhonghua producer"
}
}
}
10.将搜索结果高亮显示 highlight
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {
"match": {
"producer": "zhonghua producer"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"producer": {}
}
}
}
11.批量查询mget
方式1：不指定任何索引和type
GET /_mget
{
"docs":[
{
"_index":"test_index",
"_type":"test_type",
"_id":1
},
{
"_index":"test_index",
"_type":"test_type",
"_id":2
}
]
}
方式2：指定了索引
GET /test_index/_mget
{
"docs":[
{
"_type":"test_type",
"_id" : 1
},
{
"_type":"test_type",
"_id" : 2
}
]
}
方式3：指定了索引和类型，可以直接使用ids
GET /test_index/test_type/_mget
{
"ids":[1, 2]
}
12.DSL组合查询,多条件组合查询必须要有bool
去匹配值得始终只有那几个关键字，match，match_all 等等
GET /website/article/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"tille": "elasticsearch"
}}
],
"should": [
{
"match": {
"tille": "elasticsearch"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"author_id": "111"
}
}
],
"minimum_should_match": 1 --至少有一条
}
}
}
13.mutli_match查询使用
功能：查询单个值，然后使用多个字段去匹配
GET /website/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "elasticsearch",
"fields": ["tille", "content"]
}
}
}
14.range查询
功能：对查询出来的结果控制在一个范围里面
GET /website/article/_search
{
"query": {
"range": {
"author_id": {
"gt": 110
}
}
}
}
15.term查询
功能：相当于把my hadoop看成一个字符串，到倒排索引里面去找,不进行分词
GET /website/article/_search
{
"query": {
"term": {
"tille": "my hadoop"
}
}
}
16.terms查询
功能：和term一样，只不过是同时匹配多个值
GET /website/article/_search
{
"query": {
"terms": {
"content": [
"goods"
]
}
}
}
17.constant_score:可以再不适用bool的时候适用filter
GET /website/article/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"author_id": {
"gte": 111
}
}
}
}
}
}
18.sort:对查询结果进行自定义排序
GET /website/article/_search
{
"query": {
"range": {
"author_id": {
"gte": 10
}
}
},
"sort": [
{
"author_id": {
"order": "desc"
}
}
]
}
修改数据
1.替换
替换的方式有一个不好，就是他必须把所有的_source内容都替换了
请求
PUT /ecommerce/product/1
{
"name": "jiaqiangban gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
返回
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 1
}
2.更新
请求
POST /ecommerce/product/1/_update
{
"doc": {
"name":"gaolujie yagao"
}
}
返回
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_version": 4,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 3,
"_primary_term": 1
}
3.使用groovy内置脚本更新数据
POST /test_index/test_type/1/_update
{
"script":"ctx._source.num+=1"
}
4.使用groovy外部脚本更新数据
在elasticserach的config/scripts目录下面新建文件(文件名要和file取的值一样),里面的内容是
ctx._source.字段名+=值
ctx._source.tags+=newtags
在外面调用的params参数里面就需要写脚本里面+=后面的值为key，value值就是增加的数据
POST /test_index/test_type/1/_update
{
"script": {
"lang": "groovy",
"file": "test-add-tags",
"params": {
"newtags":"testTags"
}
}
}
5.如果使用post请求的时候数据不存在会报错，那么久使用upsert操作，需要结合doc
如果存在就修改（执行doc），如果不存在就新增（执行upsert）
POST /test_index/test_type/2/_update
{
"doc": {
"num": 1,
"name" : "lisi"
},
"upsert": {
"num" : 0,
"name" : "zhangsan"
}
}
6.并发控制时修改数据如果失败进行重试的机制retry_on_conflict
post 在更新数据的时候，es底层回自动携带一个版本过去，如果更新的时候版本和文档的当前版本对不上，那么久会报错，使用retry_on_conflict可以控制重试次数
POST /test_index/test_type/2/_update?retry_on_conflict=5
{
"doc": {
"age":"xxxx"
}
}
添加数据
1.新建一个索引
请求
使用PUT 协议
PUT /indexName
返回
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "test"
}
2.新增文档
请求
使用PUT 协议
PUT /index/type/id
{
json数据
}
如果不指定id，es会自动生成一个以base64转码过后的24位id
返回
{
"_index": "ecommerce", 索引名
"_type": "product", 类型名
"_id": "1", id
"_version": 1 版本
"result": "created", 创建结果
"_shards": { 分片信息
"total": 2, 请求分片存储数据信息，默认分片是5个，但是只放在了一个分片上面，这里请求了这个分片的primary shard 和 replica shard，所以total是2
"successful": 1, 存储成功结果，只有primaryshard成功了，因为当前是单节点，replica所在的节点没有启动
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
3.文档已经存在的时候强制创建文档，不需要更新的方式
请求
方式1
PUT /index/type/id?op_type=create
{
json数据
}
方式2
PUT /index/type/id/_create
{
json数据
}
4.给文档添加单个字段
源文档数据
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "2",
"_version": 3,
"found": true,
"_source": {
"num": 1,
"name": "lisi",
"age": "xxx"
}
}
执行添加命令
POST /test_index/test_type/2/_update
{
"doc":{
"sex":"nan"
}
}
新文档结果
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "2",
"_version": 4,
"found": true,
"_source": {
"num": 1,
"name": "lisi",
"age": "xxx",
"sex": "nan"
}
}
删除数据
1.删除一个索引
请求
DELETE /indexName
返回
{
"acknowledged": true
}
2.删除文档
请求
DELETE /indexName/type/id
返回
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_version": 9,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 8,
"_primary_term": 1
}
