1.通过elasticsearch-head 创建

(1)登录localhost:9100

(2)点击复合查询

(3)输入内容

(4)勾选易读,点击验证是否是JSON格式

(5)点击提交请求,返回

{

"acknowledged": true

}

2.通过postman来创建索引:

(1)选择请求格式PUT,输入请求访问地址:127.0.0.1:9200/peoper

(2)选择下面的Body->raw->JSON(application/json)

(3)创建索引,例如:

{

"settings":{

"number_of_shards":3, //创建分片数

"number_of_replicas":1//创建备份数

},

"mappings":{

"man":{

"properties":{

"name":{

"type":"text"

},

"country":{

"type":"keyword"

},

"age":{

"type":"integer"

},

"data":{

"type":"date",

"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"

}

}

}

}

}

(4)点击send ,如果格式正确会返回如下信息:

{

"acknowledged": true,

"shards_acknowledged": true,

"index": "peoper"

}

(5)现在索引就创建好了,返回elasticsearch-head 的页面刷新就能看到

3.在postman中对索引进行插入数据

(1)选择访问请求为POST ,请求内容:127.0.0.1:9200/peoper/man/(也可以在后面跟上ID号,不跟是自动自增长ID)

(2)根据创建索引是创建的数据格式,插入数据如下:

{

"name":"王尼玛",

"country":"China",

"age":35,

"date":"1987-12-08"

}

如国数据添加成功会返回信息如下:

(3)在浏览器中点击刷新,就能够看到数据增加一条。点击数据浏览找到对应的索引就能看到插入数据的内容。

4.使用postman直接修改文档(指定修改文件的内容)

(1)请求访问类型为POST,请求访问内容输入:127.0.0.1:9200/peoper/man/1/_update(修改索引peoper下man对象ID为1的数据,后面的_update修改必须更上)

(2)修改内容如下:

{

"doc":{

"name":"baing"

}

}

其中修改的数据必须放在:“doc”:{}中

5.使用脚本修改文档(使用postman)

(1)请求访问类型为POST,请求访问内容输入:127.0.0.1:9200/peoper/man/1/_update(修改索引peoper下man对象ID为1的数据,后面的_update修改必须更上)

(2)修改内容如下:

{

"script":{   //使用脚本语言的类型

"lang":"painless",  //lang为语言,painless为内置的语言还可以是python

"inline":"ctx._source.age += 15"  //获取当前年龄在加上15

}

}

5.删除对应的数据

6.查询

(1)简单查询:

在postman中选择GET  内容为127.0.0.1:9200/peoper/man/1

(2)条件查询

类型选择POST 内容为:127.0.0.1:9200/peoper/_search

查询条件:

{

"query":{

"match_all":{}

}

}

这样就查出所有的内容

图中“from”表示从第几条数据开始,“size”表示返回一条数据

表示查询出标题中含有“elasticsearch”的内容通过“publish_date”这个字段进行降序

(3)聚合查询

图中"aggs"为聚合查询的关键自,"group_by_word_count"自定义根据字数查询的名字,“word_count”表示根据这个字段去查询统计

. 条件查询

{

"query":{

"match":{

"title":"elasticsearch"

}

},

"from": 1,

"size": 2,

"sort":[{"publish_date":"desc"}]

}

match_all :表示查询所有 match : 表示条件查询 from : 表示返回结果从第几页开始 size : 表示返回结果的大小 sort : 表示排序

6. 聚合查询

{

"aggs": {

"group_by_word_count": {

"terms":{

"field":"word_count"

}

},

"group_by_publish_date":{

"terms":{

"field":"publish_date"

}

}

}

}

aggs: 表明是聚合查询 "group_by_word_count":自定义名称,可以随意 terms:关键字 field:使用的字段

7. 统计查询

{

"aggs": {

"grand_word_count":{

"stats":{

"field":"word_count"

}

}

}

}

返回结果:

aggregations":{

"grand_word_count":{

"count": 8,

"min": 2000,

"max": 5000,

"avg": 3375,

"sum": 27000

}

}

说明: aggs:统计查询 grand_word_count:自定义名称 stats:统计方法,可以换成min/max/sum field:进行统计的字段

8. 高级查询

高级查询分为子条件查询和复合查询

1. 子条件查询:特定字段查询所指特定值

1. query context

在查询过程中,除了判断文档是否满足查询条件外,ES还会计算一个_score来标识匹配的程度,旨在判断目标文档和查询条件匹配的有多好.

常用查询:

全文本查询: 针对文本类型的查询

a. 模糊匹配:

{

"query":{

"match":{

"title":"ElastichSearch入门"

}

}

}

​ 从结果中可以看出,结果会匹配ElasticSearch和入门,他们的关系是或的关系,相当于自动分词

b. 习语匹配

{

"query":{

"match_phrase":{

"title": "ElasticSearch入门"

}

}

}

从结果中可以看出,会把ElasticSearch入门当做一个整体的词进行匹配

c. 多个字段的模糊查询

{

"query":{

"multi_match":{

"query":"瓦力",

"fields":["author","title"]

}

}

}

d. querystring,语法查询()

{

"query":{

"query_string":{

"query":"(ElasticSearch) AND 入门) OR Python"

}

}

}

{

"query":{

"query_string":{

"query":"瓦力 OR ElasticSearch",

"fields":["author","title"]

}

}

}

2). 字段级别的查询: 针对结构化数据,如数字,日期等

{

"query":{

"term":{

"word_count":1000

}

}

}

term : 表示具体的字段查询

还可以指定范围:

{

"query":{

"range":{

"word_count":{

"gte": 1000,

"lte": 2000

}

}

}

}

关键词:range表明是范围查询,后面跟具体的字段,gte表示>=,lte表示<=

范围,还可以用在日期上.

2. filter context

在查询过程中,只判断该文档是否满足条件,只有Yes或No

{

"query":{

"bool":{

"filter":{

"term":{

"word_count":1000

}

}

}

}

}

filter结合bool使用

2. 复合条件查询:以一定的逻辑组合子条件查询

1. 固定分数查询

{

"query":{

"constant_score":{

"filter":{

"match":{

"title":"ElasticSearch"

}

},

"boost":2

}

}

}

constant_score:固定分数,即把_score的值指定,如果不加boost则为1,指定了boost的值,则_score等于boost的值

注意: constant_score不支持match

2. bool查询

{

"query":{

"bool":{

"should":[

{

"match":{

"author":"瓦力"

}

},

{

"match":{

"title":"ElasticSearch"

}

}

]

}

}

}

should为关键词,应该满足他列出的条件,是或的关系

{

"query":{

"bool":{

"must":[

{

"match":{

"author":"瓦力"

}

},

{

"match":{

"title":"ElasticSearch"

}

}

]

}

}

}

must:与的关系

must和filter

{

"query":{

"bool":{

"must":[

{

"match":{

"author":"瓦力"

}

},

{

"match":{

"title":"ElasticSearch"

}

}

],

"filter:[

"term":{

"word_count":1000

}

]

}

}

}

即在满足must中的条件的同时,还有满足过滤条件的数据才会最终返回.

must的反义词mustnot

{

"query":{

"mustnot":{

"term":{

"author":"wali"

}

}

}

}

一定不能满足该条件.

9. springboot集成ES

引入指定的版本

org.elasticsearch.client

transport

5.5.2

org.elasticsearch

elasticsearch

5.5.2

org.apache.logging.log4j

log4j-core

2.7

transport 5.5.2 默认的不是ElasticSearch 5.5.2,要使用指定的版本必须声明ElasticSearch的版本,如果依然冲突,在transport中使用exclusions

配置

@Configuration

public class MyConfig {

@Bean

public TransportClient client() throws UnknownHostException {

InetSocketTransportAddress node = new InetSocketTransportAddress(

InetAddress.getByName("localhost"),

9300 //tcp

);

Settings settings = Settings.builder()

.put("cluster.name","wali")

.build();

TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);

client.addTransportAddress(node);//可以增加多个节点

return client;

}

}

3. 相关操作

@Autowired

private TransportClient client;

@GetMapping("/get/book/novel")

@ResponseBody

public ResponseEntity get(@RequestParam(value = "id", defaultValue = "") String id) {

if (id.isEmpty())

return new ResponseEntity(HttpStatus.NOT_FOUND);

GetResponse result = client.prepareGet("book", "novel", id).get();

if (!result.isExists()) {

return new ResponseEntity(HttpStatus.NOT_FOUND);

}

return new ResponseEntity(result, HttpStatus.OK);

}

@PutMapping("/put/book/novel")

@ResponseBody

public ResponseEntity add(

@RequestParam("title") String title,

@RequestParam("author") String author,

@RequestParam("word_count") int wordCount,

@RequestParam("publish_date")

@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

Date publishDate

) {

SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

System.out.println(format.format(publishDate));

try {

XContentBuilder contentBuilder =

XContentFactory.jsonBuilder().startObject()

.field("title", title)

.field("author", author)

.field("word_count", wordCount)

.field("publish_date", format.format(publishDate))

.endObject();

System.out.println(contentBuilder.toString());

IndexResponse result =

client.prepareIndex("book", "novel")

.setSource(contentBuilder).get();

return new ResponseEntity(result.getId(), HttpStatus.OK);

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

return new ResponseEntity(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);

}

}

@DeleteMapping("/delete/book/novel")

@ResponseBody

public ResponseEntity delete(@RequestParam("id") String id) {

DeleteResponse result =

this.client.prepareDelete("book", "novel", id).get();

return new ResponseEntity(result.getResult().toString(), HttpStatus.OK);

}

@PutMapping("/update/book/novel")

@ResponseBody

public ResponseEntity update(

@RequestParam(value = "id", required = true) String id,

@RequestParam(value = "title", required = false) String title,

@RequestParam(value = "author", required = false) String author,

@RequestParam(value = "word_count", required = false)

Integer wordCount,

@RequestParam(value = "publish_date", required = false)

@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

Date publishDate

) {

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("book", "novel", id);

try {

XContentBuilder contentBuilder =

XContentFactory.jsonBuilder().startObject();

if (title != null)

contentBuilder.field("title", title);

if (author != null)

contentBuilder.field("author", author);

if (wordCount != null)

contentBuilder.field("word_count", wordCount);

if (publishDate != null)

contentBuilder.field("publish_date",

new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(publishDate));

contentBuilder.endObject();

updateRequest.doc(contentBuilder);

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

return new ResponseEntity(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);

}

try {

UpdateResponse result = this.client.update(updateRequest).get();

return new ResponseEntity(result.getResult().toString(), HttpStatus.OK);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

return new ResponseEntity(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);

} catch (ExecutionException e) {

e.printStackTrace();

return new ResponseEntity(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);

}

}//update

@PostMapping("/query/book/novel")

@ResponseBody

public ResponseEntity query(

@RequestParam(value = "title", required = false) String title,

@RequestParam(value = "author", required = false) String author,

@RequestParam(value = "lt_word_count", required = false) Integer ltWordCount,

@RequestParam(value = "gt_word_count", required = false, defaultValue = "0")

Integer gtWordCount

) {

BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();

if (title != null)

boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("title", title));

if (author != null)

boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("author", author));

RangeQueryBuilder rangeQuery =

QueryBuilders.rangeQuery("word_count")

.from(gtWordCount);

if (ltWordCount != null)

rangeQuery.to(ltWordCount);

boolQuery.filter(rangeQuery);

SearchRequestBuilder searchRequestBuilder =

this.client.prepareSearch("book")

.setTypes("novel")

.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)

.setQuery(boolQuery)

.setFrom(0)

.setSize(10);

System.out.println(searchRequestBuilder);

SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

List> result = new ArrayList<>();

for (SearchHit searchHit : searchResponse.getHits()) {

result.add(searchHit.getSource());

}

return new ResponseEntity(result, HttpStatus.OK);

}

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