方法 / 步骤

一: 前置工作

1.1 导入数据

POST /staff/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"zs","realname":"张三","age":10,"birthday":"2018-12-27","salary":1000.0,"address":"北京市北海公园"}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"ls","realname":"李四","age":20,"birthday":"2017-10-20","salary":2000.0,"address":"北京市京东大峡谷"}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"ww","realname":"王五","age":30,"birthday":"2016-03-15","salary":3000.0,"address":"北京市陶然亭"}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"zl","realname":"赵六","age":40,"birthday":"2003-04-19","salary":4000.0,"address":"北京市玉渊潭"}
{"index":{"_id":5}}
{"name":"tq","realname":"田七","age":50,"birthday":"2001-08-11","salary":5000.0,"address":"北京市圆明园"}

1.2 常用DSL

# 查看集群的健康值：
GET _cat/health#查询当前用户下的所有索引
GET /_cat/indices# # 测试分词器
POST /_analyze
{"text":"工程师","analyzer":"ik_max_word"
}# 查看某个索引属性
GET {index_name}
#查看指定索引文档总数
GET {index_name}/_count
#按照文档数量排序索引
GET _cat/indices?v&s=docs.count:desc
# 根据ID便捷查询索引文件
GET {index_name}/_doc/{index_id}#创建索引库
PUT page#删除索引
DELETE /page

二: 创建相关

2.1 创建索引,指定mapping(映射关系)

索引库一旦mapping创建后无法修改和删除，但是可以添加新的字段
为什么不能修改一个字段的type？原因是一个字段的类型修改以后，那么该字段的所有数据都需要重新索引。Elasticsearch底层使用的是lucene库，字段类型修改以后索引和搜索要涉及分词方式等操作。

PUT /store
{"mappings": {"properties": {"id":{"type": "integer"},"en_name":{"type": "keyword"},"zn_name":{"type": "text"},"creat_time":{"type": "date"},"state_owned":{"type": "boolean"},"address":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"employees":{"type": "integer_range"}}}
}

2.2 新增Mapping映射

POST /{index_name}/_mapping
{"properties": {"phone":{"type": "keyword"}}
}

三: 查询操作

3.1 query 查询

query 下面的参数有 match /

// match分词匹配，必须使用分词 text字段
GET {index_name}/_search
{"query": {"match": {"name": "operator red sea"}}
}// 查询某个具体值
GET {index_name}/_search
{"query": {"match": {"actorList.name": "zhang han yu"}}
}// 过滤查询
// term 值等匹配 必须用keyword类型字段
// term 中的词是不会被分词的，但es默认会将数据中的词进行分词所以除非是分词内的，否则term中查不到该分词
GET {index_name}/_search
{"query": {"term": {"user.id": {"value": "kimchy","boost": 1.0}}}
}// 短语匹配 类似于 like '%xxxx%'
GET {index_name}/_search
{"query": {"match_phrase": {"actorList.name": "zhang han yu"}}
}// fuzzy查询，模糊匹配(容错匹配)
GET {index_name}/_search
{"query": {"fuzzy": {"name": "rad"}}
}

3.2 范围查询

// 范围过滤
GET  {index_name}/_search
{"query": {"range": {"doubanScore": {"gte": 6,"lte": 9}}}
}

3.3 混合查询

// 混合查询方式 1、先匹配，再过滤 2、同时匹配加过滤//1.先匹配，再过滤
GET {index_name}/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{ "term": { "color": "red"   }},{ "term": { "brand": "gucci" }}]}}
}
//或者//1.先匹配，再过滤
GET {index_name}/_search
{"query": {"match": {"name": "red"}},"post_filter": {"term": {"actorList.id.keyword": "ygc"}}
}
//2.同时匹配加过滤
GET {index_name}/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "red"}}],"filter": {"term": {"actorList.id.keyword": "ygc"}}}}
}

3.4 分页查询

// 分页查询,类似于limit
// from = (pageNo-1)*size
// 指定的查询字段"_source":
// 高亮highlight
GET {index_name}/_search
{"query": {"match": {"name": "red"}},"highlight": {"fields": {"name": "name": {"pre_tags": "<span color='red'>","post_tags": "</span>"}}},"_source": ["name","doubanScore"], "from": 0,"size": 20
}

四: 更新操作

覆盖方式更新(会把旧数据替换掉)

PUT / {index_name}/{index_id}?refresh=true
{"properties":{"age":{"type":"integer","index": false}}
}

部分更新

# 如果数据不存在，会报错
POST {index_name}/_update/{index_id}?refresh=true
{"doc": {"name": "胡八一"}
}# 如果我们想要这样的效果：如果数据不存在，则作为新数据添加
POST {index_name}/_update/{index_id}?refresh=true
{"doc": {"name": "胡八一"},"doc_as_upsert": true
}

五: 删除操作

直接删除索引

DELETE index-name

DELETE entry_record

六: 聚合查询

聚合查询可以查看下面的文章
Elasticsearch 聚合查询一: Metric/指标聚合
Elasticsearch 聚合查询二: Bucketing/桶聚合

参考资料 & 致谢

[1] 官方文档

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2.2 新增Mapping映射

三: 查询操作

3.1 query 查询

3.2 范围查询

3.3 混合查询

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六: 聚合查询

参考资料 & 致谢

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