ElasticSearch核心详解
- 文档
- - 元数据（metadata）
  - index
  - _type
  - _id
- 查询响应
- - pretty
  - 指定响应字段
  - 判断文档是否存在
- 批量操作
- - 批量查询
  - _bulk操作
- 分页
- 映射
- - 创建明确类型的索引：
  - 测试搜索
- 结构化查询
- - term查询
  - terms查询
  - range查询
  - exists 查询
  - match查询
  - bool查询
- 过滤查询
- - - 查询和过滤的对比
中文分词
- 什么是分词
- 分词api

ElasticSearch核心详解

文档

在Elasticsearch中，文档以JSON格式进行存储，可以是复杂的结构，如：

{
    "_index": "haoke",
    "_type": "user",
    "_id": "1005",
    "_version": 1,
    "_score": 1,
    "_source": {
        "id": 1005,
        "name": "孙七",
        "age": 37,
        "sex": "女",
        "card": {
            "card_number": "123456789"
         }
    }
}

其中，card是一个复杂对象，嵌套的Card对象

元数据（metadata）

一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。
三个必须的元数据节点是：

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index

索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。

提示：事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。

_type

在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class)，这个类定义了属性或与对象关联的数据。user 类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。
在关系型数据库中，我们经常将相同类的对象存储在一个表里，因为它们有着相同的结构。同理，在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。

每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。

_id

id仅仅是一个字符串，它与index 和type 组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，可以自定义_id ，也可以让Elasticsearch自动生成（32位长度）

查询响应

pretty

可以在查询url后面添加pretty参数，使得返回的json更易查看。

 GET /haoke/_doc/tPBUbIgBY_Q1v-_oKRV-?pretty

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指定响应字段

在响应的数据中，如果我们不需要全部的字段，可以指定某些需要的字段进行返回。通过添加 _source

GET /haoke/_doc/1005?_source=id,name
#响应
{
    "_index": "haoke",
    "_id": "1005",
    "_version": 1,
    "_seq_no": 17,
    "_primary_term": 2,
    "found": true,
    "_source": {
        "id": 1005,
        "name": "光头强"
    }
}

如不需要返回元数据，仅仅返回原始数据，可以这样：

GET /haoke/_doc/1005/

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判断文档是否存在

如果我们只需要判断文档是否存在，而不是查询文档内容，那么可以这样：

HEAD /haoke/_doc/1005

通过发送一个head请求，来判断数据是否存在
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当不存在的时候

HEAD  /haoke/_doc/1006

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当然，这只表示你在查询的那一刻文档不存在，但并不表示几毫秒后依旧不存在。另一个进程在这期间可能创建新文档。

批量操作

有些情况下可以通过批量操作以减少网络请求。如：批量查询、批量插入数据。

批量查询

如果，某一条数据不存在，不影响整体响应，需要通过found的值进行判断是否查询到数据。

POST /haoke/_doc/_mget
{
	"ids" : [ "1001", "1005" ]
}

结果：

在这里插入图片描述

也就是说，一个数据的存在不会影响其它数据的返回

_bulk操作

在Elasticsearch中，支持批量的插入、修改、删除操作，都是通过_bulk的api完成的。

请求格式如下：（请求格式不同寻常）

{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
...

批量插入数据：

POST /haoke/_bulk
{ "index" : { "_index" : "haoke", "_id" : "2001" } }
{ "name": "name1", "age": 20, "sex": "男" }

{ "index" : { "_index" : "haoke", "_id" : "2002" } }
{ "name": "name2", "age": 20, "sex": "男" }

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批量删除：

{ "delete" : { "_index" : "haoke"  , "_id" : 2001 } }
{ "delete" : { "_index" : "haoke"  , "_id" : 2002 } }

由于delete没有请求体，所以，action的下一行直接就是下一个action。
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分页

和SQL使用LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受from 和size 参数：

size: 结果数，默认10
from: 跳过开始的结果数，默认0

如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：

GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10

应该当心分页太深或者一次请求太多的结果。结果在返回前会被排序。但是记住一个搜索请求常常涉及多个分片。每个分片生成自己排好序的结果，它们接着需要集中起来排序以确保整体排序正确。

GET /haoke/_search?size=2&from=3

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映射

前面我们创建的索引以及插入数据，都是由Elasticsearch进行自动判断类型，有些时候我们是需要进行明确字段类型的，否则，自动判断的类型和实际需求是不相符的。

自动判断的规则如下：

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Elasticsearch中支持的类型如下：

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string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。
text 类型，当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。
keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精
确值搜索到。

创建明确类型的索引：

put http://192.168.40.150:9200/user
{
  "settings":{
    "index":{
      "number_of_shards":"2",
      "number_of_replicas":"0"
    }
  },
  "mappings":{
    "properties":{
      "name":{
        "type":"text"
      },
      "age":{
        "type":"integer"
      },
      "mail":{
        "type":"keyword"
      },
      "hobby":{
        "type":"text"
      }
    }
  }
}

查看映射

http://192.168.40.150:9200/_mapping

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插入数据

POST /user/_bulk
{"index":{"_index":"user","_id":"1"}}
{"name":"张三","age":20,"mail":"111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"}
 
{"index":{"_index":"user","_id":"2"}}
{"name":"李四","age":21,"mail":"222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"}
 
{"index":{"_index":"user","_id":"3"}}
{"name":"王五","age":22,"mail":"333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"}
 
{"index":{"_index":"user","_id":"4"}}
{"name":"赵六","age":23,"mail":"444@qq.com","hobby":"跑步、游泳"}
 
{"index":{"_index":"user","_id":"5"}}
{"name":"孙七","age":24,"mail":"555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影"}

测试搜索

POST /user/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "hobby":"音乐"
        }
    }
}

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结构化查询

term查询

term 主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：

{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}

示例

POST /user/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "age":20
        }
    }
}

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terms查询

terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去
做匹配：

{
    "terms":{
        "tag":[
            "search",
            "full_text",
            "nosql"
        ]
    }
}

示例：

POST /user/_search
{
    "query":{
        "terms":{
            "age":[
                20,
                21
            ]
        }
    }
}

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range查询

range 过滤允许按照指定范围查找一批数据：

{
    "range":{
        "age":{
            "gte":20,
            "lt":30
        }
    }
}

范围操作符包含：

gt : 大于
gte:: 大于等于
lt : 小于
lte: 小于等于

示例：

POST /user/_search
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":20,
                "lte":22
            }
        }
    }
}

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exists 查询

exists 查询可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL 条件

{
    "exists": {
    	"field": "title"
    }
}

这两个查询只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。示例：

POST /haoke/user/_search
{
    "query": {
        "exists": { #必须包含
        	"field": "card"
        }
    }
}

match查询

match 查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match 一下查询字符：

{
    "match": {
    	"tweet": "About Search"
    }
}

如果用match 下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将搜索你给定的值：

{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}

bool查询

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and 。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not 。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or 。

这些参数可以分别继承一个查询条件或者一个查询条件的数组：

{
    "bool":{
        "must":{
            "term":{
                "folder":"inbox"
            }
        },
        "must_not":{
            "term":{
                "tag":"spam"
            }
        },
        "should":[
            {
                "term":{
                    "starred":true
                }
            },
            {
                "term":{
                    "unread":true
                }
            }
        ]
    }
}

过滤查询

前面讲过结构化查询，Elasticsearch也支持过滤查询，如term、range、match等。

示例：查询年龄为20岁的用户。

POST /itcast/person/_search
{
    "query":{
        "bool":{
            "filter":{
                "term":{
                    "age":20
                }
            }
        }
    }
}

查询和过滤的对比

一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值。
查询语句会询问每个文档的字段值与特定值的匹配程度如何。
一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索。
一个简单的文档列表，快速匹配运算并存入内存是十分方便的，每个文档仅需要1个字节。这些缓存的过滤结果集与后续请求的结合使用是非常高效的。
查询语句不仅要查找相匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性，所以一般来说查询语句要比过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。

中文分词

什么是分词

分词就是指将一个文本转化成一系列单词的过程，也叫文本分析，在Elasticsearch中称之为Analysis。

举例：我是中国人 --> 我/是/中国人

分词api

指定分词器进行分词

POST /_analyze
{
    "analyzer":"standard",
    "text":"hello world"
}

结果如下

在这里插入图片描述

在结果中不仅可以看出分词的结果，还返回了该词在文本中的位置。

指定索引分词

POST /user/_analyze
{
    "analyzer": "standard",
    "field": "hobby",
    "text": "听音乐"
}

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