ElasticSearch常用语法大全

本文，本文重在扫盲，从简单的添加索引、创建mapping、增、删、改、查、分页、聚合、嵌套查询等常用的语法切入，把大家带入到Elastic search的使用，让我们对es有个大概的体感。

一、添加索引

二、设置mapping

属性映射类型可参考：

示例

三、插入数据

四、查询数据

以上mapping的设置，涵盖了四种常用的数据类型。对每种数据类型查询做下分析

1.简单数据类型：如上述示例中的goodsId，goodsName

2.对于type为long，数组形式存储的但属性值的查询。如上述示例中的buIds，主要为java对象中List buIds 的用法

3.object类型和nested类型的查询(上述示例中的manager和managers)

五、更新索引

1.通过put插入索引的方式，指定id后，把要改的字段，全都写一遍，重新进行索引，如果是新增的字段，如果索引模式设置了自动适配就会新增该字段（默认是新增）。相同的字段进行更新，缺少的字段更新为空

2.通过update by query语句进行更新，示例如下

六.删除语句 delete by query 语句进行，务必要加条件，不然会删除所有数据，慎用

七、分页

八、聚合

一、添加索引

语法：PUT 你的索引名称
示例：PUT goods_for_test_use

二、设置mapping

属性映射类型可参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

示例

PUT goods_for_test_use/goods_for_test/_mapping
{"properties": {"goodsId":{"type": "keyword"},"goodsName":{"type": "keyword"},"buIds":{"type": "long"},"gmv":{"type": "double"},"manager":{"type": "object","properties": {"firstName":{"type":"keyword"},"secondName":{"type":"keyword"},"age":{"type":"long"}}},"managers":{"type": "nested","properties": {"firstName":{"type":"keyword"},"secondName":{"type":"keyword"},"age":{"type":"long"}}}}
}

三、插入数据

插入数据，只要根据mapping设置的数据类型，组装相应的json串即可,见示例代码

##插入数据第一条数据，这里的1表示的是索引中文档的id，可根据业务语义设置即可，如使用商品id
PUT goods_for_test_use/_doc/1
{"goodsId":"222","goodsName":"测试商品名称2","buIds":[1,2,3],"gmv":333,"manager":[{"firstName":"lei","secondName":"teng"},{"fistName":"zhang","secondName":"san"}],"managers":[{"firstName":"lei","secondName":"teng","age":30},{"firstName":"zhang","secondName":"san","age":18},{"firstName":"lei","secondName":"san","age":18}]
}

四、查询数据

以上mapping的设置，涵盖了四种常用的数据类型。对每种数据类型查询做下分析

1.简单数据类型：如上述示例中的goodsId，goodsName

## 查询goodsId 为goodsId222 且商品名称为测试商品名称2的数据
GET goods_for_test_use/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"goodsId": "goodsId222"}},{"match": {"goodsName": "测试商品名称2"}}]}}
}

2.对于type为long，数组形式存储的但属性值的查询。如上述示例中的buIds，主要为java对象中List<Long> buIds 的用法

## 注意，单属性数组形式存储的数据，使用terms查询，代表in的意思，不能使用term(等值查询)
GET goods_for_test_use/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"terms": {"buIds": ["1","5"]}}]}}
}

3.object类型和nested类型的查询(上述示例中的manager和managers)

在示例中：manager 属性type类型为object，插入的两个对象为管理者一：
firstName:lei
secondName:teng
管理者二：
firstName:zhang
secondName:san
managers 属性类型为nested，插入的三个管理这对象为管理者一：
firstName:lei
secondName:teng
管理者二：
firstName:zhang
secondName:san
管理者三：
firstName:lei
secondName:san

现在如果我们要查询管理者firstName="lei"并且secondName="san"的商品记录，如果manager属性为object类型，则查询时，即使没有名字叫lei、san的管理者，但是也会把记录匹配出来。

## object 类型的对象查询
GET goods_for_test_use/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"manager.firstName": "lei"}},{"match": {"manager.secondName": "san"}}]}}
}

## 查询到的结果
{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.3862944,"hits" : [{"_index" : "goods_for_test_use","_type" : "goods_for_test","_id" : "2","_score" : 1.3862944,"_source" : {"goodsId" : "goodsId222","goodsName" : "测试商品名称2","buIds" : [1,2,3],"manager" : [{"firstName" : "lei","secondName" : "teng"},{"fistName" : "zhang","secondName" : "san"}],"managers" : [{"firstName" : "lei","secondName" : "teng","age" : 30},{"fistName" : "zhang","secondName" : "san","age" : 18},{"fistName" : "lei","secondName" : "san","age" : 18}]}}]}
}

发生这种情况的原因是因为，type为object类型在elastic内部存储类似如下：

{"goodsId" :        "goodsId222","goodsName" :       "测试商品名称2","manager.firstName" :  [ "lei", "zhang" ]"manager.secondName":  ["teng","san]
}

manager 为object 类型，内部存储结构被扁平化为多值字段，类似示例中的buIds，因此可以查询到lei、san的管理者数据，这是不满足查询语义的。
因此如果为了保障各对象的相对独立性，需要采用managers的方式，定义类型为nested，其内部是作为独立对象存储的，可以用于查询等操作，具体查询语句如下

GET goods_for_test_use/_search
{"query": {"nested": {"path": "managers","query": {"bool": {"must": [{"match": {"managers.firstName": "lei"}},{"match": {"managers.secondName": "san"}}]}}}}
}

执行以上嵌套查询，就可以查到真实的姓名leisan的数据了，因为确实存储了。