ElasticSearch常见用法，看这一篇就够了（文末送书）

news2025/1/12 13:38:37
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文末送3本《一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践》

大家好，我是哪吒。

ElasticSearch是一款由Java开发的开源搜索引擎，它以其出色的实时搜索、稳定可靠、快速安装和方便使用的特性，在Java开发社区中赢得了广泛的认可和应用。

Elasticsearch为Java开发者提供了一个强大的搜索解决方案。无论是对于小型项目还是大型企业级应用，Elasticsearch都能提供高效的搜索功能，帮助开发者快速检索和处理大量数据。通过其简单的RESTful API接口，开发者可以轻松地集成Elasticsearch到他们的Java项目中，实现实时更新文档库，并从文档中快速检索出符合用户搜索条件的数据。

Elasticsearch的分布式特性使得它在处理海量数据时具有出色的性能。与传统的数据库系统相比，Elasticsearch的实时查询处理能力更强，能够应对大规模并发搜索请求。同时，它还提供了灵活的伸缩性配置，可以根据搜索数据规模的增长进行扩展，确保系统的稳定性和可用性。

Elasticsearch还具备全文搜索的能力，能够将复杂的搜索功能如布尔查询、短语查询、过滤器、排序、分页等都封装进一个平台。这使得Java开发者能够轻松地实现复杂的搜索需求，提升用户体验和系统的功能性。

下面是ElasticSearch的基本操作样例，学习新技术，先用起来，其它的再说~

一、索引

1、创建

# 1.创建索引
- PUT /索引名 ====> PUT /products
- 注意: 
 1.ES中索引健康转态  red(索引不可用) 、yellwo(索引可用,存在风险)、green(健康)
 2.默认ES在创建索引时回为索引创建1个备份索引和一个primary索引
		
# 2.创建索引 进行索引分片配置
- PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1, #指定主分片的数量
    "number_of_replicas": 0 #指定副本分片的数量
  }
}

字符串类型: keyword 关键字 关键词 、text 一段文本

数字类型：integer long

小数类型：float double

布尔类型：boolean

日期类型：date

① 创建索引&映射

PUT /products
{ 
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "keyword"
      },
      "price":{
        "type": "double"
      },
      "created_at":{
        "type": "date"
      },
      "description":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

说明: ES中支持字段类型非常丰富，如：text、keyword、integer、long、ip 等。更多参见https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/mapping-types.html

2、查询

# 查询索引
- GET /_cat/indices?v

在这里插入图片描述

// 查看某个索引的映射
GET /索引名/_mapping =====> GET /products/_mapping

在这里插入图片描述

3、删除

# 3.删除索引
- DELETE /索引名 =====> DELETE /products
- DELETE /*     `*代表通配符,代表所有索引`

在这里插入图片描述

二、文档

1、添加文档

POST /products/_doc/1 #指定文档id 
{
  "title":"iphone13",
  "price":8999.99,
  "created_at":"2021-09-15",
  "description":"iPhone 13屏幕采用6.1英寸OLED屏幕。"
}

POST /products/_doc/ #自动生成文档id
{
  "title":"iphone14",
  "price":8999.99,
  "created_at":"2021-09-15",
  "description":"iPhone 13屏幕采用6.8英寸OLED屏幕"
}

{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "sjfYnXwBVVbJgt24PlVU",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1
}

2、查询文档

GET /products/_doc/1

{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "iphone13",
    "price" : 8999.99,
    "created_at" : "2021-09-15",
    "description" : "iPhone 13屏幕采用6.1英寸OLED屏幕"
  }
}

3、删除文档

DELETE /products/_doc/1

{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

4、更新文档

PUT /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU
{
  "title":"iphon15"
}

说明: 这种更新方式是先删除原始文档,再将更新文档以新的内容插入。

POST /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU/_update
{
    "doc" : {
        "title" : "iphon15"
    }
}

说明: 这种方式可以将数据原始内容保存,并在此基础上更新。

5、批量操作

POST /products/_doc/_bulk #批量索引两条文档
 	{"index":{"_id":"1"}}
  		{"title":"iphone14","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13屏幕采用6.8英寸OLED屏幕"}
	{"index":{"_id":"2"}}
  		{"title":"iphone15","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 15屏幕采用10.8英寸OLED屏幕"}

POST /products/_doc/_bulk #更新文档同时删除文档
	{"update":{"_id":"1"}}
		{"doc":{"title":"iphone17"}}
	{"delete":{"_id":2}}
	{"index":{}}
		{"title":"iphone19","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 19屏幕采用61.8英寸OLED屏幕"}

说明：批量时不会因为一个失败而全部失败,而是继续执行后续操作,在返回时按照执行的状态返回！

三、高级查询

ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁。

1、语法

# GET /索引名/_doc/_search {json格式请求体数据}
# GET /索引名/_search {json格式请求体数据}

2、测试数据

# 1.创建索引 映射
PUT /products/
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "keyword"
      },
      "price":{
        "type": "double"
      },
      "created_at":{
        "type":"date"
      },
      "description":{
        "type":"text"
      }
    }
  }
}
# 2.测试数据
PUT /products/_doc/_bulk
{"index":{}}
  {"title":"iphone12 pro","price":8999,"created_at":"2020-10-23","description":"iPhone 12 Pro采用超瓷晶面板和亚光质感玻璃背板，搭配不锈钢边框，有银色、石墨色、金色、海蓝色四种颜色。宽度:71.5毫米，高度:146.7毫米，厚度:7.4毫米，重量：187克"}
{"index":{}}
  {"title":"iphone12","price":4999,"created_at":"2020-10-23","description":"iPhone 12 高度：146.7毫米；宽度：71.5毫米；厚度：7.4毫米；重量：162克（5.73盎司） [5]  。iPhone 12设计采用了离子玻璃，以及7000系列铝金属外壳。"}
{"index":{}}
  {"title":"iphone13","price":6000,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13屏幕采用6.1英寸OLED屏幕；高度约146.7毫米，宽度约71.5毫米，厚度约7.65毫米，重量约173克。"}
{"index":{}}
  {"title":"iphone13 pro","price":8999,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13Pro搭载A15 Bionic芯片，拥有四种配色，支持5G。有128G、256G、512G、1T可选，售价为999美元起。"}

四、常见检索

1、查询所有[match_all]

match_all关键字: 返回索引中的全部文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

2、关键词查询(term)

term 关键字: 用来使用关键词查询

GET /products/_search
{
 "query": {
   "term": {
     "price": {
       "value": 4999
     }
   }
 }
}

NOTE1: 通过使用term查询得知ES中默认使用分词器为标准分词器(StandardAnalyzer),标准分词器对于英文单词分词,对于中文单字分词。

NOTE2: 通过使用term查询得知,在ES的Mapping Type 中 keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip 这些类型不分词，只有text类型分词。

3、范围查询[range]

range 关键字: 用来指定查询指定范围内的文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1400,
        "lte": 9999
      }
    }
  }
}

4、前缀查询[prefix]

prefix 关键字: 用来检索含有指定前缀的关键词的相关文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": {
        "value": "ipho"
      }
    }
  }
}

5、通配符查询[wildcard]

wildcard 关键字: 通配符查询 ? 用来匹配一个任意字符 * 用来匹配多个任意字符

GET /products/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "description": {
        "value": "iphon*"
      }
    }
  }
}

6、多id查询[ids]

ids 关键字 : 值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["verUq3wBOTjuBizqAegi","vurUq3wBOTjuBizqAegk"]
    }
  }
}

7、模糊查询[fuzzy]

fuzzy 关键字: 用来模糊查询含有指定关键字的文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "description": "iphooone"
    }
  }
}

注意: fuzzy 模糊查询 最大模糊错误 必须在0-2之间

  1. 搜索关键词长度为 2 不允许存在模糊
  2. 搜索关键词长度为3-5 允许一次模糊
  3. 搜索关键词长度大于5 允许最大2模糊

8、布尔查询[bool]

  1. bool 关键字: 用来组合多个条件实现复杂查询
  2. must: 相当于&& 同时成立
  3. should: 相当于|| 成立一个就行
  4. must_not: 相当于! 不能满足任何一个
GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "price": {
            "value": 4999
          }
        }}
      ]
    }
  }
}

9、多字段查询[multi_match]

GET /products/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "iphone13 毫",
      "fields": ["title","description"]
    }
  }
}
注意: 字段类型分词,将查询条件分词之后进行查询改字段  如果该字段不分词就会将查询条件作为整体进行查询

10、默认字段分词查询[query_string]

GET /products/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "description",
      "query": "屏幕真的非常不错"
    }
  }
}
注意: 查询字段分词就将查询条件分词查询  查询字段不分词将查询条件不分词查询

11、高亮查询[highlight]

（1）highlight 关键字: 可以让符合条件的文档中的关键词高亮

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "iphone"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

（2）自定义高亮html标签: 可以在highlight中使用pre_tags和post_tags

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "iphone"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "post_tags": ["</span>"], 
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

（3）多字段高亮 使用require_field_match开启多个字段高亮

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "iphone"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "require_field_match": "false",
    "post_tags": ["</span>"], 
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

12、返回指定条数[size]

size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 5
}

13、分页查询[form]

from 关键字: 用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 5,
  "from": 0
}

14、指定字段排序[sort]

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

15、返回指定字段[_source]

_source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["title","description"]
}

五、一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践

1、内容简介

这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。

本书共20章，分为4大部分：

第1部分Elastic Stack全局概览（第1～3章）：主要讨论Elastic Stack的重要组成部分与应用场景，以及Elasticsearch的独特优势。同时，初步探索搜索引擎的基础知识及Elasticsearch的核心概念，如集群、节点、索引等。最后，详细介绍Elasticsearch单节点、多节点集群部署以及Kibana部署等内容。

第2部分Elasticsearch核心技术（第4～14章）：从从底层原理和实现方法两个层面切入，深入解读索引、映射、分词、数据预处理、文档、脚本、检索、聚合、集群、安全和运维等核心

第3部分Elasticsearch进阶指南（第15～17章）：主要讨论Elasticsearch各关键操作的基本原理、性能优化方案及实战“避坑”指南等进阶话题。不仅对文档版本冲突及并发控制策略，以及更新/删除、写入、段合并、检索等常见操作实现提供了解决方案，还从通用、写入、检索3个维度提供了性能优化建议，并且讨论了分片、线程池和队列、热点线程、集群规划、客户端选型、缓存、数据建模、性能测试等热点技术，提供了Elasticsearch的应用场景和优化方法，为企业级实战保驾护航。

第4部分 Elasticsearch项目实战（第18～20章）：带领读者将实战Elasticsearch三大核心业务场景——知识库检索系统、大数据可视化系统、日志系统，融会贯通理论知识和实践技能。

2、作者简介

杨昌玉

10多年工作经验的高级工程师，擅长大数据存储和检索。

曾任职于上市公司、科研院所等，主导过PB级数据存储与检索系统项目，拥有多年Elasticsearch培训及咨询经验。Elastic认证专家、Elasticsearch中国合作培训讲师、Elasticsearch 中文社区2018年、2023年杰出贡献奖（排名Top5）获得者、阿里云MVP（大数据领域最有价值专家）、CSDN博客专家（排名Top150）、CSDN 2020年度优秀创作者。博客累计阅读量超1000万，并被阿里云、腾讯云、华为云、360doc、51CTO等知名媒体平台全量转载，在CSDN 2013年及2016年的博客征文大赛中获特等奖。“死磕Elasticsearch”知识星球发起人，拥有近2000名付费用户。“铭毅天下Elasticsearch”公众号及博客总计拥有近5万名关注者。成功指导近200人通过Elastic认证专家考试。

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成功秘诀只有一个，那就是卷，督促和鞭策自己，永不放弃。

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