ElasticSearch 入门

ElasticSearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能

Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、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。

为什么要用ElasticSearch

我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些问题及可能出现的更多其它问题。

es安装

java版本要求：最低1.7

官网下载：

ElasticSearch：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch

kibana： https://www.elastic.co/products/kibana

windows下安装：

1.解压下载的压缩包，

2.编辑elasticsearch根目录/config/elasticsearch.yml

　　 cluster.name : 集群名，分布式部署，确保该名称唯一。

　　 network.host: 192.168.0.61 ：ip地址

　　 http.port: 9200 端口

3.启动根目录下的bin文件夹下的elasticsearch.bat即可

kibana是一个与elasticsearch一起工作的开源的分析和可视化的平台。使用kibana可以查询、查看并与存储在elasticsearch索引的数据进行交互操作。使用kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。

windows下安装：

1.解压下载的压缩包，

2.kibana根目录下config/kibana.yml

　　server.port ：5601 kibana端口

　　server.host :localhost ip地址

　　elasticsearch.url : "http://192.168.0.61:9200" es连接

3.启动根目录下的bin文件夹下的kibana.bat

打开浏览器访问 http://localhost:5601/

接下来就可以操作es了

es官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html

es操作

新建索引包含setting和mapping

PUT /my_index_name
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1,
    "number_of_shards": 3,
    "analysis": {},
    "refresh_interval": "1s"
  },
  "mappings": {　　　　　
    "my_type_name": {　　　　//type名字
      "properties": {　　　　//type的字段属性
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "name":{
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "num":{
          "type": "integer"
        }
      }
    }
  }
}

也可以单独创建setting和mapping

字段属性创建好以后，如果要修改设置的某个字段的属性是修改不了的，可以

添加数据

POST my_index_name/my_type_name
{
  "title":"测试title",
  "name":"测试",
  "num":1
}

修改数据

POST my_index_name/my_type_name/AWZ8KV5GLlhkZVrwqqUS
{
  "title":"测试title",
  "name":"测试111",
  "num":1
}

删除索引

不能删除某个类型

DELETE my_index_name

es查询

1.简单基本操作

GET _search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {　　//组合查询，各个子句之间的逻辑关系是与（and）
      "must": [　　必须满足的条件 
        {
          "match": {　　//普通匹配查询 
            "username": "smith"　　
          }
        }
      ],
      "must_not": [　　//必须不满足某条件
        {
          "match_phrase": {　　//短语匹配查询
            "username": "granny smith"
          }
        }
      ],
      "filter": [　　//过滤器 文档必须匹配该过滤条件，跟must子句的唯一区别是，filter不影响查询的score；
        {
          "exists": { //存在
            "field": "title"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {　　//聚合
    "my_agg": {　　//聚合名 
      "terms": {
        "field": "user",
        "size": 10
      }
    }
  },
  "highlight": {　　//高亮
    "pre_tags": [
      "<em>"
    ],
    "post_tags": [
      "</em>"
    ],
    "fields": {
      "body": {
        "number_of_fragments": 1,
        "fragment_size": 20
      },
      "title": {}
    }
  },
  "size": 20,　　//一次查询的数据量
  "from": 100,　　//从第几条数据开始
  "_source": [　　//要查询的字段
    "title",
    "id"
  ],
  "sort": [　　//排序
    {
      "_id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

多字段查询

"multi_match": {
  "query": "Elastic",　　//匹配的字
  "fields": ["user.*", "title^3"],　　//需要匹配的字段
  "type": "best_fields"　　　　//multi_match查询在内部执行的方式  best_fields(默认）查找与任何字段匹配的文档
}

组合查询

"bool": {
  "must": [],
  "must_not": [],
  "filter": [],
  "should": [],
  "minimum_should_match" : 1　　　　//最小匹配度
}

范围搜索

"range": {
  "age": {
    "gte": 10,
    "lte": 20,
    "boost": 2　　　　
  }
}