elasticsearch+kibana- apis

本文讲解采用kibana工具操作：

配置kibana

下载kibana解压，找到根目录下的 config 文件夹下的 kibana.yml ，修改配置如下

• **到目前为止（官方目前最新版本是6.4），官方的意思是：暂不支持连接多个es节点，也就是上面的配置文件中，只能填写一个地址。**官网提供的另外的解决方案:https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.4/production.html#load-balancing
  大致意思是：

搭建一个只用来“协调”的es节点，让这个节点加入到es集群中，然后kibana连接这个“协调”节点，这个“协调”节点，不参加主节点选举，也不存储数据，只是用来处理传入的HTTP请求，并将操作重定向到集群中的其他es节点，然后收集并返回结果。这个“协调”节点本质上也起了一个负载均衡的作用。

安装xpack插件后，可以开启登录验证，如果密码配置如下：

配置完成可就可以启动，访问了：http://localhost:5601

基本概念

_index    文档在哪存放
_type     文档表示的对象类别
_id         文档唯一标识

Index API

# 创建索引(插入数据，没有索引会创建)
PUT twitter/_doc/1
{
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

total-指示索引操作应在多个碎片副本（主碎片和副本碎片）上执行。
successful-指示索引操作成功执行的碎片复制数。
failed-如果索引操作在副本碎片上失败，则包含与复制相关错误的数组

# 允许创建 叫twitter，index10 没有其他的折射率匹配index1*，以及任何其他折射率匹配ind*。模式按照给定的顺序进行匹配
PUT _cluster/settings
{
    "persistent": {
        "action.auto_create_index": "twitter,index10,-index1*,+ind*" 
    }
}
# 不允许 自动创建索引
PUT _cluster/settings
{
    "persistent": {
        "action.auto_create_index": "false" 
    }
}
# 允许创建所有类型索引
PUT _cluster/settings
{
    "persistent": {
        "action.auto_create_index": "true" 
    }
}

Get API

# 根据id查询
GET twitter/_doc/1

Delete API

# 根据id删除
DELETE /twitter/_doc/1
# 根据查询条件删除
POST twitter/_delete_by_query
{
  "query": { 
    "match": {
      "user": "kimchy"
    }
  }
}

Bulk API

#多条命令一起执行
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "_doc", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

Update API

POST twitter/_doc/3/_update
{
    "doc" : {
        "user" : "liuli-new"
    }
}

Reindex API

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter"
  }
}

本文只是简单列举了几个例子，es的api文档很多，可根据自己的需要参考官方文档学习

参考文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.5/docs.html