Elasticsearch day1
第一章 Elasticsearch简介
1.1 什么是Elasticsearch
Elaticsearch,简称为es, es是一个开源的==高扩展的分布式全文检索引擎==,它可以近乎实时的检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据。ES使用Java开发。Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
第二章 相关软件的安装
2.1 Elasticsearch安装
1、下载ES压缩包
目前Elasticsearch最新的版本是7.4.2,我们使用6.8.0版本,建议使用JDK1.8及以上
Elasticsearch分为Linux和Window版本,基于我们主要学习的是Elasticsearch的Java客户端的使用,所以我们课程中使用的是安装较为简便的Window版本,项目上线后,公司的运维人员会安装Linux版的ES供我们连接使用。
Elasticsearch的官方地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases
2.2 安装ES插件ElasticSearch-head
1.在Chrome浏览器地址栏中输入:chrome://extensions/
2. 打开Chrome扩展程序的开发者模式
3. 将资料中的ElasticSearch-head-Chrome插件.crx
拖入浏览器的插件页面
2.3 安装Kibana
1、什么是Kibana
Kibana是ElasticSearch的数据可视化和实时分析的工具,利用Elasticsearch的聚合功能,生成各种图表,如柱形图,线状图,饼图等。
https://www.elastic.co/cn/products/kibana
1.解压
2.修改elasticsearch服务器的地址
修改kibana配置支持中文:
i18n.locale: "zh-CN"
4、运行访问
4.1 进入安装目录下的bin目录
4.2 双击运行,启动成功
4.3 发现kibana的监听端口是5601,我们访问:http://127.0.0.1:5601
4.1 索引库操作
Elasticsearch采用Rest风格API,因此其API就是一次http请求,你可以用任何工具发起http请求
1.创建索引库
发送请求:
# 在kibana中,不用写地址和端口,/heima是简化写法,真实请求地址是:http://127.0.0.1:9200/heima
# 请求方法:PUT
PUT /heima
响应结果:
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "heima"
}
“acknowledged” : true, 代表操作成功
“shards_acknowledged” : true, 代表分片操作成功
“index” : “heima” 表示创建的索引库名称
注意:创建索引库的分片数默认5片,在7.0.0之后的ElasticSearch版本中,默认分片数变为1片;
2.查看索引库
发送请求:
# 请求方法GET
GET /heima
响应结果:
{"heima" : {"aliases" : { }, //别名"mappings" : { }, //映射ddl"settings" : {"index" : {"creation_date" : "1573610302775","number_of_shards" : "5","number_of_replicas" : "1", //副本数"uuid" : "6Ffe20CIT76KchAcvqE6NA","version" : {"created" : "6080099" //当前索引库的版本},"provided_name" : "heima"}}}
}
响应内容解释:
{"heima【索引库名】" : {"aliases【别名】" : { },"mappings【映射】" : { },"settings【索引库设置】" : {"index【索引】" : {"creation_date【创建时间】" : "1573610302775","number_of_shards【索引库分片数】" : "5","number_of_replicas【索引库副本数】" : "1","uuid【唯一标识】" : "6Ffe20CIT76KchAcvqE6NA","version【版本】" : {"created" : "6080099"},"provided_name【索引库名称】" : "heima"}}}
}
3.删除索引库
发送请求:
# 请求方法:DELETE
DELETE /heima
响应结果:
{"acknowledged" : true
}
4.2 类型(type)及映射(mapping)操作
有了索引库
,等于有了数据库中的database
。接下来就需要索引库中的类型
了,也就是数据库中的表
。创建数据库表需要设置字段约束,索引库也一样,在创建索引库的类型时,需要知道这个类型下有哪些字段,每个字段有哪些约束信息,这就叫做映射(mapping)
1.配置映射
给heima这个索引库添加了一个名为goods
的类型,并且在类型中设置了4个字段:
- title:商品标题
- subtitle: 商品子标题
- images:商品图片
- price:商品价格
发送请求:
PUT /heima/goods/_mapping
{"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"subtitle":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "float","index": true }}
}
响应结果:
{"acknowledged" : true
}
内容解释:
PUT /索引库名/_mapping/类型名称 或 索引库名/类型名称/_mapping
{"properties": {"字段名称":{"type【类型】": "类型","index【是否索引】": true, //默认为true"store【是否存储】": true,"analyzer【分析器】": "分词器"}...}
}
类型名称:就是前面将的type的概念,类似于数据库中的表
字段名:任意填写,下面指定许多属性,例如:
- type:类型,Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富,说几个关键的:
String类型,又分两种:
- text:可分词
- keyword:不可分词,数据会作为完整字段进行匹配
Numerical:数值类型,分两类
- 基本数据类型:long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型:scaled_float
Date:日期类型
Array:数组类型
Object:对象
- index:是否索引,默认为true,也就是说你不进行任何配置,所有字段都会被索引。
- true:字段会被索引,则可以用来进行搜索。默认值就是true
- false:字段不会被索引,不能用来搜索
- store:是否将数据进行独立存储,默认为false
- 原始的文本会存储在
_source
里面,默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的,是从_source
里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段,只要设置store:true即可,获取独立存储的字段要比从_source中解析快得多,但是也会占用更多的空间,所以要根据实际业务需求来设置,默认为false。
- 原始的文本会存储在
- analyzer:分词器,这里的
ik_max_word
即使用ik分词器
2.查看映射
发送请求:
# 请求方法:GET
GET /heima/goods/_mapping
响应结果:
{"heima" : {"mappings" : {"goods" : {"properties" : {"images" : {"type" : "keyword","index" : false},"price" : {"type" : "float"},"subtitle" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word"},"title" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word"}}}}}
}
3.一次创建索引库及配置映射(常用)
刚才的案例中,我们是把创建索引库和类型分开来做,其实也可以在创建索引库的同时,直接制定索引库中的类型
发送请求:
PUT /heima1
{"settings": {},"mappings": {"goods":{"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"subtitle":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "float","index": true}}}}
}
响应结果:
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "heima1"
}
请求内容解释:
PUT /{索引库名称}
{"settings【设置】": {},"mappings【映射】": {"{类型名称}":{"properties": {"title":{"type【类型】": "text","index【是否索引】": true,"store【是否存储】": true,"analyzer【分析器】": "ik_max_word"}...}}}
}
4.3 文档操作
文档,即索引库中某个类型下的数据,会根据规则创建索引,将来用来搜索。可以类比做数据库中的每一行数据。
1.新增文档
发送请求:
POST /heima/goods
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}
响应结果:
{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}
响应结果解析:
{"_index【索引库】" : "heima","_type【类型】" : "goods","_id【主键id】" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version【版本】" : 1,"result【操作结果】" : "created","_shards【分片】" : {"total【总数】" : 2,"successful【成功】" : 1,"failed【失败】" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}
可以看到结果显示为:created
,是创建成功了。
另外,需要注意的是,在响应结果中有个_id
字段,这个就是这条文档数据的唯一标示
,以后的增删改查都依赖这个id作为唯一标示。可以看到id的值为:EwVLY24BL4R5dXuhZ–1,这里我们新增时没有指定id,所以是ES帮我们随机生成的id。
2.查看文档
根据rest风格,新增是put,查询是get(post也可以用来做查询),不过查询一般都需要条件,这里我们把刚刚生成数据的id带上。
发送请求:
GET /heima/goods/EwVLY24BL4R5dXuhZ--1
响应结果:
{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version" : 1,"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699.0}
}
响应结果解析:
{"_index【索引库】" : "heima","_type【类型】" : "goods","_id【主键id】" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version【版本】" : 1,"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"found【查询结果】" : true,"_source【源文档信息】" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699.0}
}
_source
:源文档信息,所有的数据都在里面。_id
:这条文档的唯一标示- found:查询结果,返回true代表查到,false代表没有
3.自定义id新增文档
发送请求:
POST /heima/goods/1
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}
响应结果:
{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}
主键id变为指定的id
请求内容解析:
POST /heima/goods/{自定义注解id}
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}
4.修改文档
新增时,主键不变则会将原有内容覆盖。
发送请求:
POST /heima/goods/1
{"title":"超米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3899.00
}
响应结果:
{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 2,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1
}
可以看到result结果是:updated
,显然是更新数据
5.删除文档
1、删除一条
删除一个文档也不会立即从磁盘上移除,它只是被标记成已删除。Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。
发送请求:
DELETE /heima/goods/1
响应结果:
{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 3,"result" : "deleted","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 2,"_primary_term" : 1
}
可以看到result结果是:deleted,数据被删除。如果删除不存在的问题,result:not_found
2、根据条件删除:
发送请求:
POST /heima/_delete_by_query
{"query":{"match":{"title":"小米"}}
}
响应结果:
{"took" : 58,"timed_out" : false,"total" : 2,"deleted" : 2,"batches" : 1,"version_conflicts" : 0,"noops" : 0,"retries" : {"bulk" : 0,"search" : 0},"throttled_millis" : 0,"requests_per_second" : -1.0,"throttled_until_millis" : 0,"failures" : [ ]
}
响应结果解析:
{"took【耗时】" : 58,"timed_out" : false,"total【总数】" : 2,"deleted【删除总数】" : 2,"batches" : 1,"version_conflicts" : 0,"noops" : 0,"retries" : {"bulk" : 0,"search" : 0},"throttled_millis" : 0,"requests_per_second" : -1.0,"throttled_until_millis" : 0,"failures" : [ ]
}
6.发送请求批量操作_bulk
Bulk 操作是将文档的增删改查一些列操作,通过一次请求全都做完。减少网络传输次数。相当于,将多个新增、修改、删除的请求写到一次请求当中。
注意:bulk的请求体与其他的请求体稍有不同!
请求语法:
POST /heima/goods/_bulk
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...
语法解析:
- 每行一定要以换行符(\n)结尾,包括最后一行
- action/metadata 部分,指定做什么操作
- action代表操作的动作,必须是如下的动作之一
- create:如果文档不存在,那么就创建
- index:创建一个新的文档或者替换现有文档
- update:部分更新文档
- delete:删除一个文档,这种操作不带请求体
- metadata,是文档的元数据,包括索引(
_index
),类型(_type
),id(_id
)…等
- action代表操作的动作,必须是如下的动作之一
- request body 请求体,正常的新增文档的请求体内容(注意,不要带换行符)
隔离:每个操作互不影响。操作失败的行会返回其失败信息。
实际用法:bulk请求一次不要太大,否则积压到内存中,性能会下降。所以,一次请求几千个操作、大小控制在5M-15M之间正好。
发送请求:
POST /heima/goods/_bulk
{"index":{"_index" : "heima","_type" : "goods"}}
{"title":"大米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3288}
{"index":{"_index" : "heima","_type" : "goods"}}
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699}
{"index":{"_index" : "heima","_type" : "goods"}}
{"title":"小米电视4A","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":4288}
{"index":{"_index" : "heima","_type" : "goods"}}
{"title": "华为手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 5288,"subtitle": "小米"}
{"index":{"_index" : "heima","_type" : "goods"}}
{"title":"apple手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":5899.00}
注意:
- 请求体的内容不要换行
- 请注意 delete 动作不能有请求体
- 谨记最后一个换行符不要落下。
响应结果:
{"took" : 41,"errors" : false,"items" : [{"index" : {"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "FFTEhm4BO0vjk-su75eC","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"status" : 201}}...]
}
每个子请求都是独立执行,因此某个子请求的失败不会对其他子请求的成功与否造成影响。 如果其中任何子请求失败,最顶层的 error 标志被设置为 true ,并且在相应的请求报告出错误明细。
status属性:代表响应状态码
第五章 请求体查询
Elasticsearch提供了一个基于JSON的,在请求体内编写查询语句的查询方式。称之为请求体查询。 Elasticsearch 使用它以简单的 JSON接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。这种查询语言相对于使用晦涩难懂的查询字符串的方式,更灵活、更精确、易读和易调试。
这种查询还有一种称呼:Query DSL (Query Domain Specific Language),领域特定语言。
5.1.基本查询
1、查询所有(match_all)
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"match_all": {}}
}
请求内容解析:
请求方法:POST
请求地址:http://127.0.0.1:9200/索引库名/_searchPOST /{索引库}/_search
{"query":{"查询类型":{"查询条件":"查询条件值"}}
}
这里的query代表一个查询对象,里面可以有不同的查询属性
- 查询类型:
- 例如:
match_all(代表查询所有)
,match
,term
,range
等等
- 例如:
- 查询条件:查询条件会根据类型的不同,写法也有差异
响应结果
{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "_jWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}}]}}
响应结果解析:
{"took【查询花费时间,单位毫秒】" : 1,"timed_out【是否超时】" : false,"_shards【分片信息】" : {"total【总数】" : 5,"successful【成功】" : 5,"skipped【忽略】" : 0,"failed【失败】" : 0},"hits【搜索命中结果】" : {"total【命中总数】" : 3,"max_score【所有查询结果中,文档的最高得分】" : 1.0,"hits【命中结果集合】" : [{"_index【索引库】" : "heima","_type【类型】" : "goods","_id【主键】" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score【当前结果匹配得分】" : 1.0,"_source【源文档信息】" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}}...}]}}
2、匹配查询(match)
match
类型查询,会把查询条件进行分词,然后进行查询,多个词条之间是or的关系
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}}
}
响应结果:
{"took" : 5,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "_jWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}}]}
}
在上面的案例中,不仅会查询到电视,而且与小米相关的都会查询到。某些情况下,我们需要更精确查找,我们希望这个关系变成and
,可以这样做:
发送请求:
本例中,只有同时包含小米
和手机
的词条才会被搜索到。
POST /heima/_search
{"query": {"match": {"title": {"query": "小米手机","operator": "and"}}}
}
响应结果:
{"took" : 4,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}
3、多字段匹配查询(multi_match)
multi_match
与match
类似,不同的是它可以在多个字段中查询。
发送请求:
本例中,我们在title字段和subtitle字段中查询小米
这个词
POST /heima/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "小米","fields": ["title","subtitle"]}}
}
fields属性:设置查询的多个字段
响应结果:
{"took": 3,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 0.6099695,"hits": [{"_index": "heima","_type": "goods","_id": "qfHnLG4BWrjRrOzL8Ywa","_score": 0.6099695,"_source": {"title": "小米电视4A","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 4288}},{"_index": "heima","_type": "goods","_id": "qvHyLG4BWrjRrOzL9Yzn","_score": 0.2876821,"_source": {"title": "华为手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 5288,"subtitle": "小米"}},{"_index": "heima","_type": "goods","_id": "qPHnLG4BWrjRrOzL3Yxl","_score": 0.2876821,"_source": {"title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}
4、关键词精确查询(term)
term查询,精确的关键词匹配查询,不对象查询条件进行分词
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"term": {"title": {"value": "小米"}}}
}
响应结果:
{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.6931472,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CzXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.6931472,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "DDXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}}]}
}
5、多关键词精确查询(terms)
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,类似于mysql的in:
发送请求:
查询价格为2699或4288的商品
POST /heima/_search
{"query": {"terms": {"price": [2699,4288]}}
}
响应结果:
{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.6931472,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CzXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.6931472,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "DDXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}}]}
}
5.2.结果过滤
默认情况下,elasticsearch在搜索的结果中,会把文档中保存在_source
的所有字段都返回。如果我们只想获取其中的部分字段,我们可以添加_source
的过滤
1、指定字段
指定查询结果中,只显示title和price两个字段
发送请求:
POST /heima/_search
{"_source": ["title","price"],"query": {"term": {"price": 2699}}
}
响应结果:
2、过滤指定字段:includes和excludes
我们也可以通过:
- includes:来指定想要显示的字段
- excludes:来指定不想要显示的字段
二者都是可选的。
发送请求:
POST /heima/_search
{"_source": {"includes":["title","price"]},"query": {"term": {"price": 2699}}
}
POST /heima/_search
{"_source": {"excludes": ["images"]},"query": {"term": {"price": 2699}}
}
响应结果:
5.3.高级查询
1、布尔组合(bool)
bool
把各种其它查询通过must
(必须 )、must_not
(必须不)、should
(应该)的方式进行组合
发送请求:
post /heima/_search
{"query":{"bool":{"must": { "match": { "title": "小米" }},"must_not": { "match": { "title": "电视" }},"should": { "match": { "title": "手机" }}}}
}
响应结果:
{"took": 11,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 0.5753642,"hits": [{"_index": "heima","_type": "goods","_id": "qPHnLG4BWrjRrOzL3Yxl","_score": 0.5753642,"_source": {"title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}
2、范围查询(range)
range
查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range
查询允许以下字符:
操作符 | 说明 |
---|---|
gt == (greater than) | 大于> |
gte == (greater than equal) | 大于等于>= |
lt == (less than) | 小于< |
lte == (less than equal) | 小于等于<= |
发送请求:
查询价格大于等于2699,且小于4000元的所有商品。
POST /heima/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 2699,"lt": 4000}}}
}
响应结果:
{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CjXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CzXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}
3、模糊查询(fuzzy)
fuzzy自动将拼写错误的搜索文本,进行纠正,纠正以后去尝试匹配索引中的数据。它允许用户搜索词条与实际词条出现偏差,但是偏差的编辑距离不得超过2:
发送请求:
如下查询,也能查询到apple手机
POST /heima/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": "appla"}}
}
响应结果:
修改偏差值:
你搜索关键词的偏差,默认就是2,我们可以通过fuzziness修改。
POST /heima/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": {"value": "applaa","fuzziness": 2}}}
}
5.4.查询排序
1、单字段排序
sort
可以让我们按照不同的字段进行排序,并且通过order
指定排序的方式。desc降序,asc升序。
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"price": {"order": "desc"}}]
}
响应结果:
{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 5,"max_score" : null,"hits" : [{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "DjXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : null,"_source" : {"title" : "apple手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5899.0},"sort" : [5899.0]},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "DTXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : null,"_source" : {"title" : "华为手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5288,"subtitle" : "小米"},"sort" : [5288.0]},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "DDXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : null,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288},"sort" : [4288.0]},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CjXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : null,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288},"sort" : [3288.0]},{"_index" : "heima","_type" : "goods","_id" : "CzXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : null,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699},"sort" : [2699.0]}]}
}
2、多字段排序
假定我们想要结合使用 price和 _score(得分) 进行查询,并且匹配的结果首先按照价格排序,然后按照相关性得分排序:
发送请求:
POST /heima/_search
{"query":{"match_all":{}},"sort": [{ "price": { "order": "desc" }},{ "_score": { "order": "desc" }}]
}
响应结果:
//不如自己试试?
5.5.高亮查询(Highlighter)
什么是高亮显示
在进行关键字搜索时,搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色,称之为高亮
高亮查询请求
ElasticSearch可以对查询内容中的关键字部分,进行标签和样式(高亮)的设置。
在使用match查询的同时,加上一个highlight属性:
- pre_tags:前置标签
- post_tags:后置标签
- fields:需要高亮的字段
- title:这里声明title字段需要高亮,后面可以为这个字段设置特有配置,也可以空
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"match": {"title": "电视"}},"highlight": {"pre_tags": "<font color='pink'>","post_tags": "</font>","fields": {"title": {}}}
}
响应结果:
5.6.分页查询
发送请求:
POST /heima/_search
{"query": {"match_all": {}},"size": 2,"from": 0
}
- size:每页显示多少条
- from:当前页的起始索引,int from = (当前页 - 1) * 每页条数
响应结果:
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