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各位小伙伴们大家好，欢迎来到这个小扎扎的ElasticSearch专栏，本篇博客由B战尚硅谷的ElasticSearch视频总结而来，鉴于 看到就是学到、学到就是赚到 精神，这波依然是血赚 ┗|｀O′|┛
🌆内容速览
1 es数据格式
Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，可以将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比。ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。
需要注意的是：这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除。
2 es基础操作
2.1 索引的增删查
2.1.1 创建索引
对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库。通过apifox等工具，向 ES 服务器发 PUT 请求即为创建索引
http://服务器ip:9200/索引名
2.1.2 查询索引
查询指定索引
GET 请求即为查询指定索引
查看所有的索引信息
GET 请求
http://服务器ip:9200/_cat/indices?v
2.1.3 删除索引
DELETE 请求即为删除指定索引
2.2 映射操作
映射就像是mysql数据表中对字段的限制一样，映射可以指定文档的类型以及能否使用索引
2.2.1 创建映射
PUT 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_mapping
{ "properties": { "title": { "type": "text", "index": true }, "category": { "type": "keyword", "index": true }, "images": { "type": "text", "index": false }, "price": { "type": "long", "index": true } } }
📌 index的值若为false的话，即不可被索引，无法通过match等方式进行匹配
📌 store：是否将数据进行独立存储，默认为 false。获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
📌 analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器,后面讲解
2.2.2 查看映射
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_mapping
2.3 文档的增删改查
2.3.1 创建文档
向指定索引中添加文档（随机id）
POST 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_doc
📌与索引操作不同的一点是，post请求的请求体中必须包含JSON格式的数据
向指定索引中添加文档（指定id）
如果通过以上请求创建文档的话，会对该文档返回一个随机生成的_id，后面需要通过该_id对文档进行查询。显而易见，这个随机生成的_id并不容易记忆，于是我们可以通过加一层请求的方式指定文档的_id进行创建
POST 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_doc/id值
2.3.2 查询文档
查询指定索引下的指定文档
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_doc/id值
查询指定索引下的所有文档
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_search
2.3.3 修改文档
覆盖性修改（全量更新）
PUT 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_doc/id值
📌全量更新的请求体中需要是全部的字段及值，因为是覆盖性修改，如果缺值的话之前的字段值就会不见
字段修改（局部更新）
POST 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_update/id值
📌局部更新只需要在doc中嵌套想要修改的字段及值，未指定的字段值将保持原状不变
📌如果doc中嵌套的字段在之前的文档中不存在的话，将会作为新的字段及值添加到该文档中
2.3.4 删除文档
DELETE 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_doc/id值
📌如果重复删除或者删除一个不存在的文档，会返回result：not_found
3 复杂查询
3.1 条件分页查询
3.1.1 查询所有
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_search
{ "query": { "match_all": { } } } 
3.1.2 条件查询
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_search
{ "query": { "match": { "category": "华为" } } } 
3.1.3 分页条件查询
GET 请求
http://服务器ip:9200/索引名/_search
{ "query": { "match": { "category": "华为" } }, "from": 0, "size": 2 } 
📌请求体中需要使用以下json形式进行分页条件查询，其中from字段表示从第几条数据开始查询，size字段表示一页返回几条数据
📌如果想要查询指定页数的分页数据，可以通过 (页码-1)*页数算出来from字段的值
3.1.4 指定字段返回
可以通过"_source"字段指定返回结果的字段值
{ "query": { "match": { "category": "华为" } }, "_source": ["title","category"] } 
3.1.5 指定字段排序
可以通过"sort"字段指定字段进行排序及其顺序，desc降序asc升序
{ "query": { "match": { "category": "华为" } }, "sort": { "price": { "order": "desc" } } } 
3.2 多字段查询
3.2.1 and条件
must = and，转sql ——> where category = "华为" and price = 10999 { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "category": "华为" } }, { "match": { "price": 10999 } } ] } } } 3.2.2 or条件
should = or，转sql ——> where category = "华为" or category = "小米" { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "category": "华为" } }, { "match": { "category": "小米" } } ] } } } 3.2.3 值范围查询
| es | 对应英文全拼 | sql |
|---|---|---|
| gt | greater than | > |
| gte | greater than or equal | >= |
| lt | less than | < |
| lte | less than or equal | <= |
以下es的json请求体转sql ——> where price >= 100 and price <= 4000 { "query": { "bool": { "filter": { "range": { "price": { "gte": 100, "lte": 4000 } } } } } } 3.2.4 全文检索、完全匹配
全文检索
使用“match”进行检索的话，会将条件“卡拉米”拆成单个的字，也就是说当所有数据中category字段包含以上三个字中的任何一个查出来。
于是下面的这个json，把category为小米的文档全查出来了。如果"category": "华米"的话将查出来所有的category包含“华“和”米”的文档都查出来，也就是说小米和华为
{ "query": { "match": { "category": "卡拉米" } } } 完全匹配
如果将“match”改为“match_phrase”的话，就将是完全匹配。也就是说再使用以下json进行查询的话就会没有数据返回，除非换成“小米”或者“华为”这种全等的条件
{ "query": { "match_phrase": { "category": "华米" } } } 3.2.5 高亮返回
"highlight"字段，"pre_tags"和"post_tags"属性分别是高亮标签的前置标签和后置标签，将fields中指定字段的满足match的字拼接标签高亮返回
{ "query": { "match": { "title": "华为" } }, "highlight": { "pre_tags": "<font color='red'>", "post_tags": "</font>", "fields": { "title": {} } } } 
📌由于match是全文检索，所以会将match里的字拆成单独的字进行高亮标签的拼接
📌不支持数字形式的高亮返回
3.3 函数查询
下述函数查询与高亮highlight正好相反，他们只支持数字类型字段的查询
3.3.1 分组group by
terms = group by，转sql ——> group by price { "aggs": { "price_groupby": { // 自定义命名 "terms": { "field": "price" } } } } 📌上面不只能查出来分组统计的数量，还能查出来所有文档的详细信息，如果不想让其返回的话，可以使用上面分页的方式"size":0
3.3.2 求和sum
sum = SUM( )，转sql ——> select SUM(price) { "aggs": { "sum_price": { "sum": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 3.3.3 求平均值avg
avg = AVG( )，转sql ——> select AVG(price) { "aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 3.3.4 最大值max
max = MAX( )，转sql ——> select MAX(price) { "aggs": { "max_price": { "max": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 3.3.5 最小值min
min = MIN( )，转sql ——> select MIN(price) { "aggs": { "min_price": { "min": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 3.3.6 一次返回count/max/min/avg/sum
{ "aggs": { "stats_price": { "stats": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 3.3.7 去重后取总数
cardinality = distinct + COUNT( )，转sql ——> select distinct COUNT(price) { "aggs": { "cardinality_price": { "cardinality": { "field": "price" } } }, "size": 0 } 