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python之elasticsearch版本库
elasticsearch之python官方手册
介绍
索引就相当于数据库中的一张表，索引中的文档就相当于表中的信息。
创建索引
指定 mapping 和 settings
put http://localhost:9200/movice -d
{
"mappings" : {
"properties" : {
"name" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 2
}
}
}
解释：
properties里的name就是相当于表中的字段信息。
数据类型
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/mapping-types.html
如下图：
查看所有索引
http://localhost:9200/_cat/indices?v
如下图：
查看安装的插件
get localhost:9200/_cat/plugins
查看索引信息
get http://localhost:9200/movice
如下图：
创建文档时自动创建索引
比如在我的elasticsearch中。 我的索引student是不存在的。
指定id
post http://localhost:9200/student/_doc/8
如下图：
响应结果说明：
- _index：文档所在的索引名
- _type：文档所在的类型名
- _id：文档ID
- _version：文档的版本
- result：created已经创建
- _shards： _shards表示索引操作的复制过程的信息。
- total：指示应在其上执行索引操作的分片副本（主分片和副本分片）的数量。
- successful：表示索引操作成功的分片副本数。
- failed：在副本分片上索引操作失败的情况下包含复制相关错误。
指定id的话就会使用指定的id,如果不指定id的话就会使用随机字符串
不指定id
post http://localhost:9200/student/_doc
如下图：
查看索引中的所有文档信息
get http://localhost:9200/student/_search
如下图：
模糊查询文档
get http://localhost:9200/student/_search -d
{
"query":{
"match":{
"name":"我"
}
}
}
如下图：
返回值：
{
"took": 53,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.8712301,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "7",
"_score": 0.8712301,
"_source": {
"name": "我来了"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "8",
"_score": 0.77391195,
"_source": {
"name": "我是8号"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "neypDHIBujABphC4Wrfw",
"_score": 0.49657142,
"_source": {
"name": "我是九号,没有指定id"
}
}
]
}
}
分页查询
get http://localhost:9200/student/_search -d
{
"query":{
"match_all":{}
},
"from":0,
"size":2
}
解释：from:从第1页开始显示，只显示2个文档信息。
如下图：
返回值:
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 7,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "张三"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "李四"
}
}
]
}
}
指定查询出来的文档信息
get http://localhost:9200/student/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["name"]
}
如下图：
