Es 基础操作 增删改查

     ES想知道大家应该都很熟悉了，今天就来稍微介绍入门下 也是为了帮助自己记忆

一. ES专属名称

看上面图就知道了  具体分片副本的就不讲那么细了  还有个倒排索引可以了解下 相当于把内容拆分成分词 然后每个分词都对应哪些内容对应的id  这样查到了分词就能查到哪些内容有这个词

ps ：特别强调7.x版本后就没有type了   差不多就相当于索引 = 表  文档=数据了

 二. ES基本操作 （直接学这个就好了 版本7.x）

         1.创建索引（表）

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,  // 指定索引的分片数
    "number_of_replicas": 1  // 指定每个主分片的副本数
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"  // 标题字段，全文搜索类型
      },
      "author": {
        "type": "keyword"  // 作者字段，适合精确匹配，不用于全文搜索
      },
      "published_date": {
        "type": "date"  // 出版日期字段，存储日期类型
      },
      "content": {
        "type": "text"  // 内容字段，全文搜索类型
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"  // 标签字段，适合存储多个标签，支持精确匹配
      }
    }
  }
}

        删除修改等后面遇到了再查吧

        2.文档操作增删改查 （同样只写个最基础的）

        新增修改
 

PUT /user/user/1
{
  "id":1,
  "name":"战三",
  "age":18
}

            post全量新增修改   可以不指定id（不指定记得返回保存id）

            put全量新增修改    必须指定id

             post修改单独某个doc列  需要改成 post /user/user/1/_update

           删除

// 条件删
POST /my_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "term": {
      "author": "张三"
    }
  }
}
// id删除
DELETE /my_index/_doc/id

三.查询（比较重要）

        ES主要就是解决查询问题 这个当然是重点

{
  "query": {                               // 查询对象
    // 使用 "match_all" 查询，获取所有文档
    "match_all": {}                        
    // 使用 "term" 查询，精确查询
    "term": {
      "price": {
        "value": "1899.99"                 
      }
    }
    // 使用 "match" 查询，匹配列 分词查询文档
   "match": {
      "title": "小米 手机"
    }

    // 使用 "match_phras" 查询，匹配列 不分词查询文档
   "match_phras": {
      "title": "小米 手机"
    }

    // 使用 "range" 查询，匹配范围 查询文档
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1600,
        "lte": 2800
      }
    }


  },
  "from": 0,                               // 从第0个结果开始，表示第一页
  "size": 10,                              // 返回10条结果，表示每页显示10条文档
  "sort": [                                // 排序数组，用于指定结果的排序
    {
      "timestamp": {                       // 按照timestamp字段进行排序
        "order": "desc"                   // 降序排列，最新的文档排在前面
      }
    }
  ]
}