es是什么?
es是基于Apache Lucene的开源分布式（全文）搜索引擎，，提供简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性。
1.分布式的实时存储,每个字段都被索引可被搜索
2.分布式实时分析搜索引擎
3.可以扩展到成千台服务器,处理pb级结构化或非结构化数据
es下载和安装
java for windows
es对于java jdk的版本有需求，必须是java1.8及以上版本。
安装步骤参考：https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/10368280.html
es开箱即用，也就是解压即可使用，安装参考https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/10371306.html
Kibana是一个为ElasticSearch 提供的数据分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
安装参考：https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/10371213.html
es的快速上手
关系型数剧库 es
数据库 索引indices
表 type 类型
记录 documents 文档
字段 字段fields
elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）。
文档
文档的特性：自我包含，层次型、结构灵活、无模式
类型：在es6.x版本开始，一个索引下面只能有一个类型，类型是是文档的容器，并且，类型记录了字段和值的映射关系。
索引，索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。
物理：节点，分片
节点，一个集群至少有一个节点，节点内可以有多个索引。在创建索引时，默认创建5个主分片，每个主分片搭配一个复制分片。
分片：文档存储在各个分片上，一个分片也是一个Lucene索引。
倒排索引，倒排索引是一个包含不重复词条的文档，我们称该文档为倒排文档。详情参考
es的索引和Lucene的索引对比
es的索引是由多个分片组成，而每个分片则是一个Lucene索引。
一个Lucene索引能存储不超过21亿篇文档，或者不超过2740亿个唯一词条。
基本操作
PUT s18/doc/1 { "name":"zhangsan", "age":18, "tags":"浪", "b":"19970505" } #结果中的result则是操作类型，现在是created，表示第一次创建。如果我们再次点击执行该命令，那么result则会是updated。我们细心则会发现_version开始是1，现在你每点击一次就会增加一次。表示第几次更改。 PUT s18/doc/2 { "name":"lisi", "age":15, "tangs":"骚", "b":"11232102" } PUT s18/doc/3 { "name":"wangwu", "age":18, "tangs":"帅", "b":"20150420" } #上例中，我们添加3篇文档，首先检查索引s18是否存在，不存在先创建，存在则添加（或更新）文档。 #查看指定文档 GET s18/doc/1 #查询所有 GET s18/doc/_search #按条件查询 GET s18/doc/_search?q=name:zhangsan #查看索引详情 GET s18 DELETE s18/doc/1 #删除指定文档 DELETE s18 #删除索引 #这样修改 其他字段就没有了 PUT s18/doc/1 { "tags":"帅气" } #修改指定字段 POST s18/doc/1/_update { "doc": { "tags":"很浪" } } GET s18/doc/1
dsl 基本操作
#查出年纪等于18的 GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "age": 18 } } } #查询多个条件 GET s18/doc/_search { "query":{ "match": { "tangs": "浪 骚" } } } #2中查询所有 GET s18/doc/_search GET s18/doc/_search { "query": { "match_all": {} } }
排序
- 降序：desc
- 升序：asc
#排序 sort 倒序asc GET s18/doc/_search { "query":{ "match_all": {} }, "sort":[ { "age":{ "order":"desc" } } ] } ###正序 GET s18/doc/_search { "query":{ "match_all": {} }, "sort": [ { "age": { "order": "asc" } } ] } ######注意 不是所有的字段都能排序,最好只能是数字
分页
- from：从哪开始查
- size：返回几条结果
GET s18/doc/_search { "query":{ "match_all": {} }, "from": 0, "size":2 } GET s18/doc/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 2, "size": 20 }
bool查询
must：与关系，相当于关系型数据库中的and。should：或关系，相当于关系型数据库中的or。must_not：非关系，相当于关系型数据库中的not。filter：过滤条件。range：条件筛选范围。gt：大于，相当于关系型数据库中的>。gte：大于等于，相当于关系型数据库中的>=。lt：小于，相当于关系型数据库中的<。lte：小于等于，相当于关系型数据库中的<=。
#布尔查询bool should(or) must(and) must_not(not) #查找帅的 或年纪等于17 should GET s18/doc/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "tangs": "帅" } }, { "match": { "age": "17" } } ] } } } #查询 年纪18的 帅的 must GET s18/doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "age": "18" } }, { "match": { "tangs": "帅" } } ] } } } #查询 不是18的也不是17的 must_not GET s18/doc/_search { "query": { "bool": { "must_not": [ { "match": { "age": "18" } }, { "match": { "age": "17" } } ] } } } #lt小于 lte小于等于 gt大于 get大于等于 #查询小于20的女的 GET s18/doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "sex": "女" } } ], "filter": { "range": { "age": { "lt": 20 } } } } } } #查询年纪小于等于18的非女性 GET s18/doc/_search { "query": { "bool": { "must_not": [ { "match": { "sex": "女" } } ], "filter": { "range": { "age": { "lte": 18 } } } } } }
高亮查询
#highlight 属性来实现结果高亮显示
#pre_tags 用来实现我们的自定义标签的前半部分
#post_tags 实现标签的后半部分
需要的字段名称添加到fields内即可
PUT zhifou/doc/4 { "name":"石头", "age":29, "from":"gu", "desc":"粗中有细，狐假虎威", "tags":["粗", "大","猛"] } GET zhifou/doc/_search { "query": { "match": { "from": "gu" } }, "highlight": { "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>", "post_tags": "</b>", "fields": { "from": {} } } }
PUT s18/doc/6 { "name":"wangdi", "desc": "骚的打漂" } GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "desc": "打漂" } }, "highlight": { "pre_tags": "<b style='color:red;font-size:20px;' class='wangdi'>", "post_tags": "</b>", "fields": { "desc": {} } } }
结果过滤
GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "name": "zhangsan" } } , "_source": ["name","age"] }
聚合查询 avg、max、min、sum
#聚合查询 GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "sex": "男" } }, "aggs": { "my_sum": { "sum": { "field": "age" } } } } #查询年纪最大的男生max GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "sex": "男" } }, "aggs": { "my_max": { "max": { "field": "age" } } } } #查询年纪最小的min GET s18/doc/_search { "aggs": { "my_min": { "min": { "field": "age" } } } } #求平局 avg GET s18/doc/_search { "aggs": { "my_avg": { "avg": { "field": "age" } } } }
field是以age为分组
分组
#分组 根据年龄 10-20 20-30 30-100 GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "sex": "男" } }, "aggs": { "my_group": { "range": { "field": "age", "ranges": [ { "from": 1, "to": 15 }, { "from": 15, "to": 20 }, { "from": 30, "to":100 } ] } } } } #分组 根据年龄 10-20 20-30 30-100 对每组年龄求和 GET s18/doc/_search { "query": { "match": { "sex": "男" } }, "aggs": { "group": { "range": { "field": "age", "ranges": [ { "from": 10, "to": 15 }, { "from": 16, "to":20 } ] }, "aggs": { "my_sum": { "sum": { "field": "age" } } } } } }
mappings 映射 相当于原来由elasticsearch自动帮我们定义表结构
PUT s2/doc/1 { "name":"zhangsan", "age":21, "desc":"低调" } PUT s2/doc/2 { "name":"lisi", "age":20, "desc":"骚气" } GET s2/doc/_search { "query": { "match": { "desc": "骚气" } } }
mapping的dynamic的三种状态
- 动态映射（dynamic：true）
- 静态映射（dynamic：false）
- 严格模式（dynamic：strict）
PUT m1 { "mappings": { "doc":{ "properties":{ "name":{ "type":"text" }, "age":{ "type":"long" } } } } } GET m1/_mapping GET m1/doc/_search { "query": { "match": { "sex": "不详" } } }
静态模式
PUT s5 { "mappings": { "doc":{ "dynamic": false, "properties":{ "name":{ "type":"text" } } } } } PUT s5/doc/1 { "name":"玉冰" } PUT s5/doc/2 { "name":"peiqin", "age": 17 } GET s5/_mapping GET s5/doc/_search
#可以看到elasticsearch并没有为新增的sex建立映射关系。所以查询不到。
当elasticsearch察觉到有新增字段时，因为dynamic:false的关系，会忽略该字段，但是仍会存储该字段。
在有些情况下，dynamic:false依然不够，所以还需要更严谨的策略来进一步做限制。
严格模式
PUT m4 { "mappings": { "doc": { "dynamic": "strict", "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "long" } } } } } PUT m4/doc/1 { "name": "小黑", "age": 18 } PUT m4/doc/2 { "name": "小白", "age": 18, "sex": "不详" }
mapping的ignore_above
PUT s7 { "mappings": { "doc":{ "properties":{ "title":{ "type":"keyword", "ignore_above": 10 } } } } } PUT s7/doc/1 { "title": "从手机、平板电脑、路由器和视频游戏控制台" } PUT s7/doc/2 { "title": "1234567" } GET s7/doc/_search { "query": { "match": { "title": "1234567" } } }
index
index属性默认为true，如果该属性设置为false，那么，elasticsearch不会为该属性创建索引，也就是说无法当做主查询条件。
PUT s8 { "mappings": { "doc":{ "properties":{ "t1":{ "type":"text", "index": true }, "t2":{ "type":"text", "index": false } } } } } PUT s8/doc/1 { "t1":"论母猪的产前保养", "t2":"论母猪的产后护理" } GET s8/doc/_search { "query": { "match": { "t1": "母猪" } } } GET s8/doc/_search { "query": { "match": { "t2": "母猪" } } }
copy_to 属性 允许我们将多个字段的值复制到组字段中，然后将组字段作为单个字段进行查询。
#把 first_name last_name copy到full_name里
PUT m5 { "mappings": { "doc": { "dynamic":false, "properties": { "first_name":{ "type": "text", "copy_to": "full_name" }, "last_name": { "type": "text", "copy_to": "full_name" }, "full_name": { "type": "text" } } } } } PUT m5/doc/1 { "first_name":"tom", "last_name":"ben" } PUT m5/doc/2 { "first_name":"john", "last_name":"smith" } GET m5/doc/_search { "query": { "match": { "first_name": "tom" } } } GET m5/doc/_search { "query": { "match": { "full_name": "tom" } } } GET m5/doc/_search #可以查询到2条数据 { "query": { "match": { "full_name": "tom smith" } } }
settings设置
number_of_shards是主分片数量（每个索引默认5个主分片），而number_of_replicas是复制分片，默认一个主分片搭配一个复制分片。
PUT w2 { "mappings": { "doc":{ "properties":{ "title":{ "type":"text" } } } }, "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 3 } }
python 基本操作 elasticsearch
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() print(es.index(index='p1', doc_type='doc', id=1, body={"name":"lou"})) print(es.get(index='p1', doc_type='doc', id=1)) print(es.delete(index='p1', doc_type='doc', id=2)) #修改 print(es.index(index='p1', doc_type='doc', id=1, body={"name":"lou2"}))
def filter_msg(search_msg, target, current_page):
if target == 'all':
# print(target)
body = {
"size": 200,
"query": {
"match": {
"title": search_msg,
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "<b style='color:red;'>",
"post_tags": "</b>",
"fields": {
"title": {}
}
}
}
else:
body = {
"size": 200,
"query": {
"bool": {
"must": [{"match": {
"title": search_msg,
}
}, {
"match": {
"tags": target,
}}
]
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "<b style='color:red;'>",
"post_tags": "</b>",
"fields": {
"title": {}
}
}
}
res = es.search(index='e1', body=body, filter_path=['hits.total', 'hits.hits'])
page_obj = Pagination(current_page, res['hits']['total'])
print(1111, res)
res['page'] = page_obj.show_li
res['data_msg'] = res['hits']['hits'][page_obj.start:page_obj.end]
res['hits']['hits'] = ''
return res
views 文件
def search(request): if request.method == 'GET': search_msg = request.GET.get("search_msg") target = request.GET.get("target") current_page = request.GET.get('current_page') print(target, '1111', current_page) res = filter_msg(search_msg, target, current_page) return JsonResponse(res) return render(request, 'index.html')