ElasticSearch6.x版本概念介绍以及在Kibana上增删改查的操作

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch6.x版本概念介绍以及在Kibana上增删改查的操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、教学讲解视频

教学讲解视频地址:视频地址

二、概念介绍

1.接近实时(NRT Near Real Time )

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒内)

2.索引(index)

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字索引类似于关系型数据库中Database 的概念。在一个集群中,如果你想,可以定义任意多的索引。

3.类型(type)

在一个索引中,你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区,其语义完全由你来定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说,我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数 据存储到一个索引中。在这个索引中,你可以为用户数据定义一个类型,为博客数据定义另一个类型,当然,也可 以为评论数据定义另一个类型。类型类似于关系型数据库中Table的概念

4.映射(mapping)

mapping是ES中的一个很重要的内容,它类似于传统关系型数据中table的schema,用于定义一个索引(index)中的类型(type)的数据的结构。 在ES中,我们可以手动创建type(相当于table)和mapping(相关与schema),也可以采用默认创建方式。在默认配置下,ES可以根据插入的数据自动地创建type及其mapping。 mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型

5.文档(document)

一个文档是一个可被索引的基础信息单元,类似于表中的一条记录。 比如,你可以拥有某一个员工的文档,也可以拥有某个商品的一个文档。文档以采用了轻量级的数据交换格式JSON(Javascript Object Notation)来表示。

6.概念关系图

ElasticSearch6.x版本概念介绍以及在Kibana上增删改查的操作

三、Kibana的基本操作

注意:ElasticSearch6.x版本一个索引只能创建一种类型。

以下例子中的索引:dangdang、类型:product

1.创建dangdang索引并创建product类型

PS:这种方式创建类型要求索引不能存在

PUT /dangdang             
{
  "mappings": {
    "product": {
      "properties": {
        	"title":    { "type": "text"  },
        	"name":     { "type": "text"  },
       		"age":      { "type": "integer" },
        	"created":  { "type": "date" }
      		}
    	}
  	}
}

映射Mapping中包含的字段类型有:text , keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip

2.删除dangdang索引

DELETE /dangdang

3.创建id为1的文档记录

PUT /dangdang/product/1
{
  "title": "赵小六",
  "age": 23,
  "name": "这是名称",
  "created": "2012-12-12"
}

4.查询id为1的文档记录

GET /dangdang/product/1

5.删除id为1的文档记录

DELETE /dangdang/product/1

6.创建一个id随机的文档记录(注意要用POST请求)

POST /dangdang/product
{
  "title":"赵小六2",
  "age":231,
  "name": "这是名2称",
  "created":"2012-12-12"
}

7.更新文档id为1的数据

POST /dangdang/product/1/_update
{
  "doc":{
     "title": "赵小六1",
     "age": 231,
     "name":  "这是名1称",
     "created": "2012-12-12"
  }
}

批量操作:批量时不会因为一个失败而全部失败,而是继续执行后续操作。

8.批量插入数据(指定id)

PUT /dangdang/product/_bulk
 {"index":{"_id":"1"}} 
		{"name": "John Doe", "title": "这是标题", "age":23,"created":"2012-12-12"}
{"index":{"_id":"2"}}  
		{"name": "Jane Doe", "title": "这是标题", "age":23,"created":"2012-12-12"}

9.批量插入数据(不指定id)

POST /dangdang/product/_bulk
 {"index":{}} 
		{"name": "John Doe", "title": "这是标题", "age":23,"created":"2012-12-12"}
{"index":{}}  
		{"name": "Jane Doe", "title": "这是标题", "age":23,"created":"2012-12-12"}

10.批量操作数据(添加、修改、删除)

POST /dangdang/product/_bulk
	{"update":{"_id":"1"}}
		{"doc":{"name":"lisi"}}
	{"delete":{"_id":"2"}}
	{"index":{}}
		{"name":"xxx", "title": "这是标题", "age":23,"created":"2012-12-12"}

以下例子中的索引:online_house_achieve、类型:house

11.查询某个索引某个类型下的所有文档记录

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {"match_all": {}}
}

12.查看某个索引下的某个类型的结构:

GET /online_house_achieve/_mapping/house

13.根据某个字段降序排序查询文档数据

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "sort": [
      {
        "id": {
            "order": "desc"
        }
      }
  ]
}

14.分页查询文档数据(from 关键字: 用来指定起始返回位置,和size关键字连用可实现分页效果)

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "from": 1,
  "size": 3
}

查询前10条文档数据:

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "size": 10
}

15.查询的文档数据返回指定字段

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "_source": ["houseType", "area"]
}

16.通过关键字查询文档记录

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "orientation": {
        "value": "东南"
      }
    }
  }
}

通过使用term关键字查询得知ES中默认使用分词器为标准分词器(StandardAnalyzer),标准分词器对于英文单词分词,对于中文单字分词
通过使用term关键字查询得知,在ES的Mapping Type 中 keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip 这些类型不分词,只有text类型分词。

17.根据范围查询文档数据(gte: 大等于;lte :小等于;gt :大于;lt: 小于)

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "id": {
        "gte": 5,
        "lte": 8
      }
    }
  }
}

18.根据前缀查询文档数据

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "houseType": {
        "value": "两"
      }
    }
  }
}

19.根据通配符匹配查询文档数据

注意:我们在使用wildcard进行模糊查询的时候,默认是会对你要查询的字段进行分词查询
。因此我们尽量对keyword字段类型的字段进行通配符匹配模糊查询。

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "orientation": {
        "value": "东*"
      }
    }
  }
}

? 用来匹配一个任意字符 * 用来匹配多个任意字符

20.根据多个id查询文档数据

GET  /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["5","8"]
    }
  }
}

21.模糊查询指定文档数据(用来模糊查询含有指定关键字的文档)

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "ownerShip":"com8pn"
    }
  }
}

fuzzy 模糊查询 最大模糊错误 必须在0-2之间

  • 搜索关键词长度为 2 不允许存在模糊 0
  • 搜索关键词长度为3-5 允许一次模糊 0 1
  • 搜索关键词长度大于5 允许最大2模糊

22. 布尔查询

must: 相当于&& 同时成立

should: 相当于|| 成立一个就行

must_not: 相当于! 不能满足任何一个

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "id": {
              "gte": 5,
              "lte": 8
            }
          }
        },
        {
          "wildcard": {
            "renovation": {
              "value": "精*"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "wildcard": {
            "ownerShip": {
              "value": "comm?"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

23.高亮查询

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "ownerShip": {
        "value": "common"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "*": {}
    }
  }
}

自定义高亮html标签: 可以在highlight中使用pre_tagspost_tags

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "ownerShip": {
        "value": "common"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "fields": {
      "*": {}
    }
  }
}

多字段高亮 使用require_field_match开启多个字段高亮:

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "info": {
        "value": "房"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "require_field_match":false,
    "fields": {
      "*": {}
    }
  }
}

24.多字段查询(只要查询的内容存在就会查出来!)

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "你好",
      "fields": ["info","details"]
    }
  }
}

25.多字段分词查询(只要查询的内容存在就会查出来!)

GET /online_house_achieve/house/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "整个",
      "analyzer": "ik_max_word", 
      "fields": ["info","details"]
    }
  }
}

26.计数

查询area字段的值大等于100的数据个数。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-423457.html

GET /online_house_achieve/house/_count
{
  "query":{
    "range":{
      "area":{
        "gte":100
      }
    }
  }
}

到了这里,关于ElasticSearch6.x版本概念介绍以及在Kibana上增删改查的操作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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