基本操作

创建不同的分词器

ik_smart：极简分词； ik_max_word: 最细力再度分词

基本的rest命令

method	url地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档id
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有数据

索引基本操作

查询所有索引

Elasticsearch 7.x 版本

# 返回一个仅包含索引名称的 JSON 数组

GET /_cat/indices?format=json&h=index

扩展：获取ES的其他信息

GET _cat/health # 查看健康值

GET _cat/indices?v #查看所有东西的版本信息

新增索引

 # ElasticSearch的7.x.x版本
 PUT /索引名/类型名/文档id
 {
 请求体
 }

# 创建索引

 PUT test1
 {
 "mappings": {
 "properties": {
  "name": {
    "type": "text"
  },
  "age":{
    "type": "integer"
  }
 }
 }
 }

 # 创建加索引时同时添加数据，es会自动给属性设置type
 # ElasticSearch的8.x.x版本，类型已经弃用，默认写_doc。
 PUT /索引名/_doc/文档id
 {
 请求体
 }
 
 PUT test1/_doc/1
 {
 "name":"小明",
 "age":23
 } # ElasticSearch的8.x.x版本，类型已经弃用，默认写_doc。
 PUT /索引名/_doc/文档id
 {
 请求体
 }

 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(INDEX);
 CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

查看索引

name需要指定类型

官网类型文档地址：Keyword type family | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

字符串类型 text、keyword

数值类型 long，integer，short，byte，double，float，half float，scaled float

日期类型 date

te布尔值类型 boolean·

二进制类型 binary

等等……

设置字段类型

修改索引

索引是不可修改的。一旦创建了索引，您不能直接修改其结构或字段的映射。如果要修改索引的结构，您需要重新创建索引并重新索引数据。
 POST _reindex
 {
 "source": {
  "index": "your_old_index"
 },
 "dest": {
  "index": "new_index"
 }
 }
新索引和旧索引的字段不一定需要完全一致。在重新创建索引和重新索引数据时，可以对字段进行修改、删除或添加新的字段。

如果字段在新索引中已经存在，则该字段的映射将被保留。如果字段在新索引中不存在，则会根据重新索引的数据动态创建字段的映射。

例如，假设旧索引中有一个 "field1" 字段，而新索引中没有。在重新索引数据时，如果数据中存在 "field1" 字段，Elasticsearch 将自动创建该字段的映射并将其添加到新索引中。

同样地，如果旧索引中存在一个 "field2" 字段，而新索引中也有一个名为 "field2" 的字段，那么在重新索引数据时，新索引中的 "field2" 字段的映射将保留不变。

需要注意的是，如果字段在新索引和旧索引中具有不兼容的类型或映射定义，可能会导致数据转换或丢失。因此，在进行索引结构修改时，请确保对数据和字段映射的变化有充分的了解和计划。

删除索引

关于文档的基本操作

基本操作

添加数据

PUT /index/_doc/1
{
  "name": "狂神说",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
PUT /index/_doc/2
{
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "desc": "没有工资",
  "tags": ["渣男","旅游","交友"]
}

查询数据

# 查询索引下，对应文档ID的数据
GET /index/_doc/1
GET /index/_doc/2

更新 PUT（不推荐）

PUT 修改数据，需要全属性字段都存在，否则会丢失缺失的属性字段

# 修改数据
put index/_doc/1
{
  "name": "杨光1",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
# PUT 修改时，会更新该ID下的所有字段，如果缺失字段，则会删除原有字段
put index/_doc/1
{
  "name": "杨光1",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500"
}

更新 POST（推荐）

# POST 更新，会修改该文档ID下对应属性的值
POST index/_update/1
{
  "doc": {
    "name":"杨光3"
  }
}

# POST 更新，会修改该文档ID下对应属性的值,不推荐这样写，ES8执行不支持这种语法
POST index/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "name":"杨光4"
  }
}

条件查询

PUT /index/_doc/1
{
  "name": "杨光",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}

PUT /index/_doc/2
{
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "desc": "没有工资",
  "tags": ["渣男","旅游","交友"]
}


# 根据name查询
GET index/_search?q=name:张三

PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "keyword"
      },
      "xm":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "age":{
        "type": "integer"
      },
      "desc":{
        "type": "text"
      },
      "tags":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}
# 测试数据
PUT /index/_doc/1
{
  "name": "杨光",
  "xm": "杨光",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}

PUT /index/_doc/2
{
  "name": "张三",
  "xm": "张三",
  "age": 30,
  "desc": "没有工资",
  "tags": ["渣男","旅游","交友"]
}

PUT /index/_doc/3
{
  "name": "李三",
  "xm": "李三",
  "age": 23,
  "desc": "工资5000",
  "tags": ["健身","旅游","购物"]
}

PUT /index/_doc/4
{
  "name": "张三丰",
  "xm": "张三丰",
  "age": 10,
  "desc": "工资5000",
  "tags": ["健身","旅游","购物"]
}

PUT /index/_doc/5
{
  "name": "张",
  "xm": "张",
  "age": 10,
  "desc": "工资5000",
  "tags": ["健身","旅游","购物"]
}

PUT /index/_doc/6
{
  "name": "三",
  "xm": "三",
  "age": 10,
  "desc": "工资5000",
  "tags": ["健身","旅游","购物"]
}

match和term

Match查询和Term查询是Elasticsearch中常用的查询类型，它们有以下区别：

匹配方式：

Term查询：对查询条件不进行分词，直接按照完全匹配的方式进行查询。

Match查询：对查询条件进行分词，然后对分词后的词项进行匹配。

查询字段类型：

Term查询：适用于精确匹配的字段，如关键字（keyword）类型或未分词的文本类型（如"张三"，不会被分词）。

Match查询：适用于全文本字段，如全文本（text）类型或已分词的文本类型（如"张三张三"，会被分词成两个词项"张三"）。

匹配精度：

Term查询：精确匹配，只有完全匹配的词项才会被返回。

Match查询：默认为词项级别的匹配，可以根据分析器的分词规则进行模糊匹配。

执行效率：

Term查询：由于不进行分词，查询速度较快。

Match查询：需要对查询条件进行分词，可能会影响查询性能。

根据具体的查询需求，选择合适的查询类型可以提高查询的准确性和效率。如果需要精确匹配的查询，且不需要分词，可以选择Term查询；如果需要对分词后的文本进行匹配，可以选择Match查询。

match查询

# match 查询时，会对查询条件先分词
# 而name字段类型为keyword，不会分词，所以只能搜到name=张三的数据
GET index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","xm"]
}
# match 查询，会对查询条件先分词
# xm字段类型为text,用ik_max_smart分词，会分词，所以只能搜到文档xm字段分词后，结果为张三分词后的所有数据
GET index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "xm": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","xm"]
}

term查询

# term 查询时，不会对查询条件进行分词，name为keyword，所以只能完全匹配
GET index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "张三"
    }
  }
}
# term 查询，不会对查询条件进行分词
# xm字段类型为text,用ik_max_smart分词，会分词，所以能查到文档分词后为张三的数据
GET index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "xm": "张三"
    }
  },
  "_source": ["name","xm"]
}

过滤字段查询

# 查询结果只展示 name和xm两个字段
GET index/_search
{
  "_source": ["name","xm"]
}

排序

# 查询结果排序
GET index/_search
{
  "_source": ["name", "age"], 
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

分页查询

# 分页查询
GET index/_search
{
  "_source": ["name", "age"],
  "from": 0,
  "size": 2
}

多条件查询（布尔值查询）

must

类似sql中的 and

# 查询 name = 张三 并且 age = 30 
GET index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

should

类似sql中的 or

# 查询 name = 张三 或者 name = 李三
GET index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "name": "李三"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

must_not

类似sql中的 not in

# 查询 name != 张三 并且 name != 李三 
GET index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "name": "李三"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

filter

在Elasticsearch中，过滤器（Filter）是一种用于精确筛选文档的查询子句，主要用于限制搜索结果的范围。与查询（Query）不同，过滤器不会评分和排序结果，而是根据指定的条件进行筛选。这可以提高查询性能，特别是在过滤大量文档的情况下。

过滤器可以用于各种条件，如范围查询、存在性检查、逻辑运算等。常见的过滤器类型包括：

Term Filter：根据指定的词项进行精确匹配筛选。

Range Filter：通过指定的范围进行筛选，可以用于数值、日期等字段。

Exists Filter：检查字段是否存在于文档中。

Bool Filter：通过逻辑运算符（AND、OR、NOT）对其他过滤器进行组合。

Geo Distance Filter：通过指定的地理位置和距离范围进行地理位置过滤。

Script Filter：使用自定义脚本进行筛选。

过滤器可以单独使用，也可以与查询结合使用。如果需要对搜索结果进行精确的筛选，并且不需要评分和排序，建议使用过滤器来提高查询性能。

# 查询xm=张三，并且age < 30 且 age >= 10 ,并且age 倒序
GET index/_search
{
  "_source": ["xm","age"],
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "xm": "张三"
          }
        }
      ], 
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lt": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  },"sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

# 查询xm=张三，并且age < 30 且 age >= 10 ,并且 xm 字段值
GET index/_search
{
  "_source": ["xm","age"],
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "xm": "张三"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lt": 30
            }
          }
        },
        {
          "exists": {
            "field": "xm"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

高亮查询

# 对搜索结果命中的字段添加自定义html标签
GET index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "xm": {
        "value": "张三"
      }
    }
  }, 
  "highlight": {
    "pre_tags": "<font color = 'red'>",
    "post_tags": "</font>", 
    "fields": {
      "xm": {}
    }
  },
  "_source": "xm"
}