elasticsearch-json

警告

elasticsearch 7.X 开始舍弃 type ，所以很多API会根据版本不同，而不同
elasticsearch 中的文档都是不允许被修改的，所有的修改操作都是重建新的文档，把老的文档标记删除，增加版本号。这会造成很容易出现冲突。。
以全文 analyzed 字段排序会消耗大量的内存。

创建索引（用user表示索引）

put /user
{
   "settings":{
       "number_of_shards":3,
       "number_of_replicas":1
   }
}

修改索引
PUT /blogs/_settings
{
"number_of_replicas" : 2
}

查询索引
/user get

删除索引
/user delete

创建索引字段
PUT /user/_mapping/_doc
{
   "properties":{
       "id":{
           "type":"integer",
           "index":"not_analyzed",
           "store":true
       },
       "username":{
           "type":"text",
           "index":"analyzed",
           "store":true,
           "analyzer":"ik_max_word"
       },
       "password":{
           "type":"text",
           "index":"no",
           "store":true
       },
       "email":{
           "type":"text",
           "index":"ik_max_word",
           "store":true
       }
   }
}

插入/修改文档（id自己指定）
PUT /{index}/{type}/{id}
{
"field": "value",
...
}

只插入，不修改文档（id自己指定）
PUT /{index}/{type}/{id}?op_type=create
{
"field": "value",
...
}

PUT /{index}/{type}/{id}/_create
{
"field": "value",
...
}

插入文档（id系统指定）
post /{index}/{type}
{
"field": "value",
...
}

取出文档（根据ID，全部字段）
GET /{index}/{type}/{id}?pretty

取出文档（根据ID，部分字段）
GET /{index}/{type}/{id}??_source=filed,filed

检查文档是否存在
curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123

删除文档
delete /{index}/{type}/{id}

解决并发修改（指定版本号，只有当前版本才能修改成功，其他版本修改失败）
PUT /{index}/{type}/{id}?version=1
{
"field": "value",
...
}

文档部分更新
POST /{index}/{type}/{id}/_update
{
"doc" : {
"tags" : [ "testing" ],
"views": 0
}
}

1.更新冲突
有可能在update设法重新索引之前，来自另一进程的请求修改了文档。
为了避免数据丢失，update API 在检索步骤时检索得到文档当前的 _version 号，并传递版本号到重建索引步骤的 index 请求。如果另一个进程修改了处于检索和重新索引步骤之间的文档，那么 _version 号将不匹配，更新请求将会失败。
对于部分更新的很多使用场景，文档已经被改变也没有关系。例如，如果两个进程都对页面访问量计数器进行递增操作，它们发生的先后顺序其实不太重要；如果冲突发生了，我们唯一需要做的就是尝试再次更新。
这可以通过设置参数 retry_on_conflict 来自动完成，这个参数规定了失败之前 update 应该重试的次数，它的默认值为 0 。

POST /{index}/{type}/{id}/_update?retry_on_conflict=5
{
"doc": {
"views": 0
}
}

取回多个文档
Elasticsearch 的速度已经很快了，但甚至能更快。将多个请求合并成一个，避免单独处理每个请求花费的网络延时和开销。如果你需要从 Elasticsearch 检索很多文档，那么使用 multi-get 或者 mget API 来将这些检索请求放在一个请求中，将比逐个文档请求更快地检索到全部文档
mget API 要求有一个 docs 数组作为参数，每个元素包含需要检索文档的元数据，包括 _index 、 _type 和 _id 。如果你想检索一个或者多个特定的字段，那么你可以通过 _source 参数来指定这些字段的名字：

GET /_mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : 2
},
{
"_index" : "website",
"_type" : "pageviews",
"_id" : 1,
"_source": "views"
}
]
}

相同索引或者type下时

GET /{index}/{type}/_mget
{
"docs" : [
{ "_id" : 2 },
{ "_type" : "pageviews", "_id" : 1 }
]
}

如果所有文档的 _index 和 _type 都是相同的，你可以只传一个 ids 数组，而不是整个 docs 数组：
GET /{index}/{type}/_mget
{
"ids" : [ "2", "1" ]
}

文档会被存储到哪一个分片中
   shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
   routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数



分页查询
GET /_search?size=5&from=5
GET /{index}/_search?size=5&from=5
GET /{index}/${type}/_search?size=5&from=5

查询映射结构
GET {index}/_mapping/{type} (7.x以下的版本)

GET {index}/_mapping (7.x 及以上的版本)

测试分词器
GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Text to analyze"
}

搜索

空搜索
GET /_search
{}

分页
   GET /_search
   {
   "from": 30,
   "size": 10
   }



filter（不需要评分的,效率高，5.X 被移除） and query（对结果需要评分的）

query：
       GET /_search
       {
           "query": YOUR_QUERY_HERE
       }


       GET /_search
       {
           "query": {
               "match_all": {}
           }
       }

       {"query":{
           "match": {
               "name":"哈"
               }
           }
       }

       match:(只能使用一个filed)
       如果你在一个全文字段上使用 match 查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串
       {"query":{
           "match": {
               "name":"哈"
               }
           }
       }

       multi_match 查询
       multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询：
       {"query":{
"multi_match": {
   "query":"哈2",
   "fields":["name","category_name2"]
   }
   }
       }


       range 查询
       range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：
       {"query":{
"range": {
   "price":{
       "gte":110,
       "lt": 1113
       }
   }
   }
       }
       gt：大于
       gte：大于等于
       lt：小于
       lte：小于等于


       term 查询
       term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串：如果文档内容被分词，然后使用term，是可能不能匹配到任何文档的
       {"query":{
"term": {
   "name":"哈"
   }
   }
       }

       terms 查询
       terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：
       {"query":{
"terms": {
   "name":["哈","女"]
   }
   }
       }

       exists 查询和 missing 查询
       exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性：
       {"query":{
"exists": {
   "field":"name"
   }
   }
       }

       组合多查询：
       must：文档必须匹配这些条件才能被包含进来。
       must_not：文档必须不匹配这些条件才能被包含进来。
       should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。
       filter：必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
       {"query":{
"bool": {
   "must":{"match":{"name":"哈哈"}}
   }
   }
       }

       {"query":{
"bool": {
   "must":{"match":{"name":"女装"}},
   "should":[
           {"match":{"name":"裤子"}},
           {"range":{"price":{"gte":111}}}
           ]
   }
   }
       }

       增加带过滤器（filtering）的查询
       如果我们不想因为文档的price而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子
       {"query":{
"bool": {
   "must":{"match":{"name":"女装"}},
   "should":[{"match":{"name":"裤子"}}],
   "filter":{"range":{"price":{"gte":110}}}
   }
   }
       }


       constant_score 查询
       尽管没有 bool 查询使用这么频繁，constant_score 查询也是你工具箱里有用的查询工具。它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询（例如，评分查询）的情况下。
       {
           "constant_score": {
               "filter": {
                   "term": { "category": "ebooks" }
               }
           }
       }


验证查询
查询可以变得非常的复杂，尤其和不同的分析器与不同的字段映射结合时，理解起来就有点困难了。不过 validate-query API 可以用来验证查询是否合法。
GET /${index}/${type}/_validate/query?explain

按照字段的值排序
   可以使用 sort 参数进行实现：
   {
       "query":{
           "bool": {
               "must":{
               "match":{
                   "name":"女装"
                       }
                   }
               }
           },
       "sort":{"update_time":"desc"}
   }

   多重排序：
   {
   "query":{
"bool": {
   "must":{
   "match":{
       "name":"女装"
           }
       }
   }
   },
"sort":[
       {"price":{"order":"desc"}},
       {"id":{"order":"asc"}}
   ]

   }

精确值查找
当进行精确值查找时，我们会使用过滤器（filters）。过滤器很重要，因为它们执行速度非常快，不会计算相关度（直接跳过了整个评分阶段）而且很容易被缓存。我们会在本章后面的过滤器缓存中讨论过滤器的性能优势，不过现在只要记住：请尽可能多的使用过滤式查询。

   term 查询数字
   我们首先来看最为常用的 term 查询，可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）。


   布尔过滤器
   一个 bool 过滤器由三部分组成：
   {
   "bool" : {
       "must" : [],
       "should" : [],
       "must_not" : [],
   }
   }

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