ES (ElasticSearch) 基础入门01

资料

在线手册

工具组合ES（检索后台）+ kibana（交互前端）

部署

参考官网部署

启动

启动ES

./bin/elasticsearch
#浏览器访问
IP：9200

启动kibana

./bin/kibana
#浏览器访问
IP:5601/app/kibana

入门操作

基本操作方式

标准方式

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

VERB: 适当的 HTTP 方法或谓词 : GET、POST、PUT、HEAD 或者 DELETE。

PROTOCOL: http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个https 代理）

HOST: Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。

PORT: 运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。

PATH: API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。

QUERY_STRING: 任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读)

BODY: 一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
'

# 显示信息头 -i
curl -i -XGET 'localhost:9200/'

缩略方式

# 缩略请求（kibana中使用该方式）
GET /_count
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

文档操作

添加文档

每个雇员索引一个文档，包含该雇员的所有信息。

每个文档都将是 employee 类型。

该类型位于索引 megacorp 内。

该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。

# megacorp：索引名称
# employee：类型名称
# 1：特定雇员的ID
PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

检索文档

HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。

GET /megacorp/employee/1

# 以下为返回内容
{
  "_index" :   "megacorp",
  "_type" :    "employee",
  "_id" :      "1",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

删除文档

DELETE /megacorp/employee/1

搜索

简易搜索(Query-string)

Query-string 轻量搜索

# 搜索所有雇员
GET /megacorp/employee/_search
# 查询字符串 （_query-string_） 搜索
# 请求路径中使用 _search 端点，并将查询本身赋值给参数 q=
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

表达式搜索(查询表达式)

领域特定语言（DSL），指定了使用一个 JSON 请求。我们可以像这样重写之前的查询所有 Smith 的搜索

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

复杂搜索

关键字	意义
bool	？？？
must	？？？
match	匹配
filter	过滤
range	排序
gt	大于

搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query":{
    "bool":{
      "must":{
        "match":{
          "last_name": "smith"
        }
      },
      "filter":{
        "range":{
          "age":{"gt": 30}
        }
      }
    }
  }
}

全文搜索

搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员

# 请求
GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

# 返回结果部分截取
{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.16273327,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.16273327, 
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_score":         0.016878016, 
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

搜索结果中包含相关性信息,上述结果中的_score字段就是相关性的指标。

这是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。

短语搜索

关键字	用途
match_phrase	匹配短语

用于精确匹配一系列单词或者短语,如精确搜索相同形式和内容的“rock climbing” 匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

高亮搜索

关键字	用途
hightlight	高亮显示

匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录, 新的 highlight 参数

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装：

聚合分析

关键字	说明
aggs	聚合
terms	？？？
avg	求均值

单独聚合

挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
}

组合聚合

如果想知道叫 Smith 的雇员中最受欢迎的兴趣爱好，可以直接添加适当的查询来组合查询

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

分级汇总

比如，查询特定兴趣爱好员工的平均年龄

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}

【ES】ES 基础入门01

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