#新建索引以及类型: PUT http://10.18.43.3:9200/test { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "type1": { "properties": { "id": { "type": "long" }, "ukey": { "type": "keyword" }, "startid": { "type": "long" }, "title": { "type": "text" }, "fetch_time": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } } } keyword类型的字段是不可切分的,text可以分词 #插入数据: PUT http://10.18.43.3:9200/test/type1/1 { "key": value, "key2": value2 } ,如果需要自动生成id,需要把方法改成POST,然后把url改成http://10.18.43.3:9200/test/type1 #更新数据 POST http://10.18.43.3:9200/test222/type1/1/_update { "doc": { "content":"更新content2" } } 更新数据需要用POST方法而且后面要加_update,更新的字段要包含在 doc 字段里面 #删除数据 DELETE http://10.18.43.3:9200/test/type1/1 #删除索引 DELETE http://10.18.43.3:9200/test #简单查询 GET http://10.18.43.3:9200/test/type1/1 #条件查询 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 1, "size": 2 } from 是从哪一行开始,size 是查询显示多少条 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "match": { "html_snapshot": "医生" } }, "sort": [ { "id": { "order": "desc" } } ] } 查询所有html_snapshot包含"医生"的数据,类似于模糊查询(查询html_snapshot包含"医生"的数据),需要注意这个模糊匹配会把查询条件再次分词,如 条件为"html_snapshot": "医生和护士"的话,那么很可能会分成"医生","护士"两个词来分别匹配,如果需要像SQL那样 %xxx%这种形式的模糊匹配的话, 那么需要把 "match"改为"match_phrase",这样如果匹配"医生和护士",那么会匹配里面包含 xxx医生和护士xxxx 这种类型的数据 这儿html_snapshot是text类型,如果是keyword类型的话查询结果是精确查询的结果(查询html_snapshot等于"医生"的数据) 按照id降序排列 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "query_string": { "query": "(非常感谢 AND 医院) OR 医生", "fields": ["html_snapshot", "content"] } } } 查询多个字段,这样查询也是会先自动分词然后进行匹配 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "term": { "startid": 2 } } } 精确查询 startid == 2 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "range": { "startid": { "gte": 2, "lte": 3 } } } } startid 大于等于2,小于等于3的数据 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "startid": 2 } }, { "match": { "html_snapshot": "客气" } } ] } } } 查询 startid必须为2(因为是keyword类型) 和 html_snapshot必须包含(text类型)"客气" 的所有数据 #聚合查询 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "aggs": { "group_by_startid": { "terms": { "field": "startid", "size": 3 } } } } 根据startid统计所有数据count,返回统计结果前3的聚合数据,size是显示3条聚合数据 可以同时统计多组聚合信息 POST http://10.18.43.3:9200/test/_search { "aggs": { "group_by_startid": { "stats": { "field": "startid" } } } } stats是计算聚合关键字,里面有startid的总数,最大值最小值平均值总和等数据
##Elasticsearch 使用bool 子句来将各种子查询关联起来，组成布尔表达式，bool 子句可以随意组合、嵌套。
bool子句主要包括：
must：表示必须匹配。
must_not：表示一定不能匹配。
should：表示可以匹配，类似于布尔运算里的”或”。如果bool 子句里，没有must子句，那么，should子句里至少匹配一个，如果有must子句，那么，should子句至少匹配零个。可以使用minimum_should_match 来对最小匹配数进行设置。
====================================ES的快照备份查询与恢复===========================================
索引的快照过程是增量的。在创建索引快照的过程中，ElasticSearch会分析仓库中已经存在的索引文件，只拷贝那些在最后一次快照之后被创建或者更新的文件。That allows multiple snapshots to be preserved in the repository in a compact form. 快照过程以非阻塞的方式执行，所有的索引和搜索操作都可以对正在被创建快照的索引继续执行。一个快照表示的是这个索引在快照被创建时间点的索引视图，所以在索引过程开始之后被添加到索引中的记录不会出现在快照中。
(参考 https://blog.csdn.net/ale2012/article/details/82702128#_126)
需要先在elasticsearch.yml中加入 path.repo: /usr/local/backups 这个配置来配置备份文件夹 文件夹权限要设置为777 1. 创建快照仓库, 名字为all_backup http://10.1.1.112:9200/_snapshot/all_backup PUT { "type": "fs", "settings": { "location": "/usr/local/backups/all_backup" } } 2. 备份快照,快照名字v2019-7-2 http://10.1.1.112:9200/_snapshot/all_backup/v2019-7-2?wait_for_completion=true PUT
如果只需要备份某几个索引可以加上:
{
"indices": "article"
}
3. 查询快照 http://10.1.1.112:9200/_snapshot/all_backup/* GET 4. 恢复快照 http://10.1.1.112:9200/_snapshot/all_backup/v2019-7-2/_restore POST