Elastic 之 elasticsearch 基本操作

一、基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

索引（indices）----------------------Databases 数据库
  类型（type）--------------------------Table 数据表 [7.x废弃]
    文档（Document）----------------------Row 行
        字段（Field）-------------------------Columns 列

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

二、索引操作

1. 查询索引

查看es中有哪些索引库（类似mysql数据库）：GET /_cat/indices?v

# es默认对中文的分词 支持不友好，它认为一个字代表一个词
# 查看es的分词方式
GET _analyze
{
  "text": ["我是中国人"]
}
{
  "text": "我爱你你爱我"
}

# 给es配置中文分词器：ik分词器
# 指定ik分词器分词：ik_smart粗粒度分词
#                   ik_max_word细粒度分词
GET _analyze
{
  "text": "咖喱人,鸡你太美,你这个老六",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

es 中会默认存在一个名为.kibana和.kibana_task_manager的索引

2. 创建索引

PUT /索引名

参数可选：指定分片及副本，默认分片为3，副本为2。

PUT /liush
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2,
    "number_of_replicas": 3
  }
}

3. 查看索引具体信息

GET /索引名

4. 删除索引

DELETE /索引库名

三、映射配置（_mapping）

索引有了，接下来肯定是添加数据。但是，在添加数据之前必须定义映射。

什么是映射？

映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等

只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）

1. 创建映射字段

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。

每个字段可以有很多属性。例如：

• type：类型，String（text keyword） Numeric（long integer float double） date boolean

• index：是否索引，默认为true

• store：是否存储，默认为false，即使为false也会存储到_source中，如果为true则会额外存储一份

• analyzer：分词器，这里使用ik分词器：ik_max_word或者ik_smart

PUT /liush
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2,
    "number_of_replicas": 3
  }
}

POST /liush/_mapping
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images":{
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "long"
    }
  }
}

2. 查看映射关系

语法：GET /索引库名/_mapping

四、新增文档（document）

有了索引、类型和映射，就可以对文档做增删改查操作了。

1. 基本玩法

如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：

POST /索引库名/_doc/id值
{
    ...
}

POST /liush/_doc/1
{
  "title": "小米手机",
  "images": "http://xiaomi.com/xiaomi.igp",
  "price":2999
}

GET /liush/_search

2. 智能判断

事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。

POST /liush/_doc/2
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg",
    "price":2899,
    "stock": 200,
    "saleable":true,
    "attr": {
        "category": "手机",
        "brand": "小米"
    }
}

我们额外添加了stock库存，saleable是否上架，attr其他属性几个字段。 

stock，saleable，attr都被成功映射了。

如果是字符串类型的数据，会添加两种类型：text + keyword。如上例中的category 和 brand

五、删除数据

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法：DELETE /索引库名/_doc/id值
示例：DELETE /liush/_doc/2

六、更新文档

语法：
POST /索引库名/_update/id值
{
    doc:{
        "属性":"值"
    }
}

POST /liush/_update/1
{
  "doc": {
    "title":"aaa"
  }
}