文章目錄

• • • • • 一、基礎概念
        • • 1. ES是什么？
          • 2. 名詞定義
          • 3. 對應關系
          • 4. 索引
          • 5. 分詞
        • 二、基礎概念
        • • 2.1. 索引創建
          • 2.2. 索引/文檔刪除
          • 2.3. 索引修改
        • 三、ES 查詢
        • • 3.1. 簡單查詢
          • 3.2. 分頁查詢
          • 3.3. 復雜查詢
        • 四、利用analyze api搜索
        • • 4.1. 索引創建
          • 4.2. 索引查詢
          • 4.3. 分詞結果
          • 4.4. 索引重新創建
          • 4.5. 索引查詢

一、基礎概念

1. ES是什么？

獨立的網絡上的一個或自足進程節點
對外提供搜索服務（http、transport協議）
對內就是一個搜索數據庫

2. 名詞定義

Elasticsearch也是基于Lucene的全文檢索庫，本質也是存儲數據，很多概念與MySQL類似的。

3. 對應關系

Relation databaseses7

Databases數據庫	index索引值得是數據庫結構
?Row 行	document文檔
Column 列	Field
Schema	Mapping
Index索引	Ecerything indexed 所有的字段都可以來做索引
SQL	Query DSL
SELECT * FROM table	GET http://…
UPDATE FROM table	PUT http:// …

4. 索引

搜索中的數據庫或表定義
構建文檔時候的索引創建

5. 分詞

搜索十一分詞為單位做基本的搜索單元
依靠分詞器構建分詞
用分詞構建倒排索引

用戶搜索的時候，搜索對應的分詞器，分出的一個token之后，再和索引中存儲的分詞，找到我們想要的文檔。

二、基礎概念

2.1. 索引創建

• 非結構化方式

# ------------------非結構化方式----------------- # 創建一個索引 PUT /test {"settings" : {"number_of_shards" : 1,"number_of_replicas" : 1} }# 分布式節點創建 # 更新其replicas狀態，但是不能更新shards狀態 PUT /test/_settings {"settings" : {"number_of_replicas" : 0} }# 創建索引，指定id建立索引 PUT /employee/_doc/1 {"name": "凱杰", "age": 30 }# 不指定id建立索引 POST /employee/_doc/ {"name": "dsfsfsf", "age": 30 }# 指定_create防止重復創建 POST /employee/_create/1/ {"name": "凱1213132杰", "age": 30 }

• 結構化方式

# 結構化創建 PUT /employee/ {"settings" : {"number_of_shards" : 1,"number_of_replicas" : 1},"mappings" : {"properties" : {"name" : { "type" : "text" },"age" : { "type" : "integer" }}} }

2.2. 索引/文檔刪除

# 刪除文檔 DELETE /employee/_doc/1# 刪除索引 DELETE /employee

2.3. 索引修改

# 指定id全量修改索引 PUT /employee/_doc/1 {"name": "凱dsfsf32杰", "age":22 }# 指定id部分字斷修改 POST employee/_update/1 {"doc" : {"name" : "new_name"} }

三、ES 查詢

3.1. 簡單查詢

# 查詢全部 GET /employee/_search# 根據主鍵id查詢索引 GET /employee/_doc/1

3.2. 分頁查詢

GET /employee/_search {"query":{"match_all": {}},"from":1,"size":1 }

3.3. 復雜查詢

• 帶條件

GET /employee/_search {"query":{"match": {"name":"ES"}} }

• 帶排序

GET /employee/_search {"query":{"match": {"name":"ES"}},"sort":[{"age":{"order":"desc"}}] }

• 帶聚合

GET /employee/_search {"query":{"match": {"name":"ES"}},"sort":[{"age":{"order":"desc"}}],"aggs":{"group_by_age":{"terms":{"field":"age"}}} }

四、利用analyze api搜索

4.1. 索引創建

PUT /employee/_doc/1 {"name": "Eating an apple a day & keeps the doctor away", "age": 30 }

4.2. 索引查詢

GET /employee/_search {"query":{"match": {"name":"eat"}} }

4.3. 分詞結果

沒搜到后使用analyze api查看分析處理結果，可以看到沒有分出eat。

GET /employee/_analyze {"field":"name","text":"Eating an apple a day & keeps the doctor away" }

可以看到沒有分出eat，所以搜不到，改成用english分詞器做

4.4. 索引重新創建

PUT /employee= {"settings" : {"number_of_shards" : 1,"number_of_replicas" : 1},"mappings" : {"properties" : {"name" : { "type" : "text","analyzer": "english"},"age" : {"type":"integer"}}} }

4.5. 索引查詢

在用analyze api，可以看到eat

GET /employee/_analyze {"field":"name","text":"Eating an apple a day & keeps the doctor away" }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Elasticsearch7.15.2 基础概念和基础语法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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