前言 本文記錄 ES 的一些基本操作，就是對官方文檔的一些整理，按自己的習慣重新排版，湊合著看。官方的更詳細，建議看官方的。 下文以 books 為索引名舉例。 新增 添加單個文檔 (沒有索引會自動創建) POST books/_doc {"name": "Snow Crash", "author" ...
前言
本文記錄 ES 的一些基本操作，就是對官方文檔的一些整理，按自己的習慣重新排版，湊合著看。官方的更詳細，建議看官方的。
下文以 books 為索引名舉例。
新增
添加單個文檔 (沒有索引會自動創建)
POST books/_doc
{"name": "Snow Crash", "author": "Neal Stephenson", "release_date": "1992-06-01", "age": 18}
不指定 id，會隨機生成，如果需要指定 id，使用 POST books/_doc/id
還可以使用 put 的方式新增，例入 POST books/_doc/id，這種方式必須帶 id，否則會報錯
以上兩種方式，如果帶上了 id，就是不存在就插入，存在舊更新
更新
總結 （有三種方式）：
- POST 更新
- 如果 URL 帶
_update，更新前會對比新舊數據，如果新舊數據完全相同，將不會進行任何操作 noop，不會影響序列號、版本號信息。 - 如果 URI 不帶
_update，不會檢查原數據，都會顯示 updated
- 如果 URL 帶
- PUT 更新
- 路徑沒法帶
_update，每次都會更新顯示 updated
- 路徑沒法帶
例如有原數據
{
"name": "zhangsan",
"age": 18
}
POST 訪問：（路徑帶_update）
需要在參數外套一層 doc，這種方式不影響其他欄位
POST /books/_update/1
{
"doc": {
"name": "lisi"
}
}
// 執行之後原數據變成
{
"name": "lisi",
"age": 18
}
POST 訪問：（路徑不帶_update）
和帶 id 新增的語法是一樣的，不存在就是插入，存在就是更新。這種方式會清空其他欄位
POST /books/_doc/1
{
"name": "lisi"
}
// 執行之後原數據變成
{
"name": "lisi"
}
PUT 訪問：（路徑不能帶_update）
效果同第 2 點
PUT /books/_doc/1
{
"name": "lisi"
}
刪除
DELETE /books/_doc/1
POST /books/_delete_by_query
{查詢條件...}
搜索
官方實例數據：account. json
使用 [Bulk API](Bulk API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic) 來批量插入，沒有安裝 kibana 也可以用 postman 導入
如果插入記錄搜索不到，可能是索引未來得及刷新，可以手動觸發
POST /article/_refresh
根據 id 獲取文檔
// 獲取帶元數據的
GET /bank/_doc/1
// 獲取不帶元數據的
GET /bank/_source/1
// 判斷文檔是否存在
HEAD /bank/_doc/1
使用 HEAD 只會返回 {} 空對象，可以根據請求是否 404 判斷文檔是否存在
_search 命令搜索
註意：如果你用 es-client 連接的 es，請將 GET 換成 POST，否則查詢無效
原因是 GET 請求沒有帶上 body 參數
預設只會返回最先匹配到的 10 條文檔
GET /bank/_search
返回結果：
took：檢索花費時間，單位毫秒（從節點收到查詢到將數據返回客戶端之前）
timed_out： 布爾類型，檢索是否超時
hits： 命中的記錄
total.value： 總記錄的數量
hits.total： 所有命中的記錄
搜索全部
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
排序
Sort search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
GET /bank/_search
{
"sort": [
{
"account_number": "desc"
},
{
"balance": { // 兩種寫法都行
"order": "asc"
}
}
]
}
sort ：排序條件，先對 account_number 降序，如果 account_number 相同，再對 balance 升序
其他排序參數
GET /bank/_search
{
"sort": [
{
"arr": {
"order": "desc", // 排序
"mode": "min", // 排序模式
"missing": "_last" // 缺失值處理
}
}
]
}
排序模式
用於對數組或多值欄位排序。比如有數據如下
{
"age": 25,
"arr": [
11000,
23234
]
}
arr 欄位就是多值欄位。
升序排序的預設排序模式是 min 。預設的降序排序模式是 max
| mode | 說明 |
|---|---|
| min | 選擇最低值 |
| max | 選擇最高值 |
| sum | 總和作為排序值 |
| avg | 平均值作為排序值 |
| median | 中位數作為排序值 |
缺失值處理
顧名思義，就是排序時，沒有該欄位的文檔排前面還是排後面。
missing 值可以設置為 _last 、 _first，預設為 _last
分頁
Paginate search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
| 查詢方式 | 數據量 | 實時查詢 | 排序 | 跳頁 | 適用場景 |
|---|---|---|---|---|---|
| form+size 淺分頁 | 小 | 支持 | 支持 | 支持 | 實時查詢，跳頁查詢 |
| scroll 標準方式 | 大 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 深度分頁，有序的批量查詢 |
| scroll_scan 滾動掃描 | 大 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 深度分頁，無需的批量查詢 |
| search_after 分頁 | 大 | 支持 | 支持 | 不支持 | 深度分頁，數據批量導出 |
from + size
預設返回前 10 個結果。可以使用 from 和 size 參數，from 定義要跳過的命中數，預設 0，size 是返回的最大命中數。類比 mysql 中的 limit 0,10
預設情況下，無法使用 from 和 size 來翻閱超過 10,000 個匹配項。也就是前 10000 條數據可以用這種方式分頁。如果數據太多，請使用search_after
GET /bank/_search
{
"from": 0,
"size": 10
}
search_after
註意：搜索必須指定排序欄位，否則獲取不到 search_after 需要的參數。
使用步驟：
一、第一頁不需要使用 search_after
// 查詢
GET /bank/_search
{
"sort": [ // 必須指定排序欄位
"account_number",
"age"
]
}
// 響應
{
...
"hits": {
...
"hits": [
{
...
"sort": [ 0, 29]
}
]
}
}
第二頁的搜索，就帶上前一頁的 hits.sort 中的參數
GET /bank/_search
{
"search_after": [0, 29],
"sort": [ // 必須指定排序欄位
"account_number",
"age"
]
}
TODO PIT
A 查詢數據，B 同時在插入數據，為瞭解決 A 兩次查詢的數據不一致，可以使用 point int time
檢索選定的欄位
Retrieve selected fields from a search | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
關鍵詞 fields，可以指定返回欄位和格式
搜索 API
Query DSL | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
Search API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
query 和 filter
query 就是普通的查詢，會計算分數。
filter 不會計算分數，es 還會自動緩存常用的過濾器提高性能
說明：Query and filter context | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
用法：Boolean query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
複合查詢
Compound queries | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
全文查詢
intervals 文本靈活查詢
Intervals query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
允許用戶精確控制查詢詞在文檔中出現的先後關係，實現了對 terms 順序、terms 之間的距離以及它們之間的包含關係的靈活控制
match 模糊查詢
Match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
對基本類型，是精確匹配（比如 long、日期等）。對字元串是模糊查詢，對查詢的值分詞，對分詞的結果一一進入倒排索引去匹配
GET /ft/_search
{
"query": {
"match" : {
"my_text":{
"query": "my when",
"operator": "or"
}
}
}
}
解釋：查找 my_text 欄位中包含 my 或者 when 的文檔。
query： 需要查詢的內容
operator：預設是 or，如果改成 and，就需要 my_text 中同時包含 when 和 my
analyzer：分詞器，預設使用欄位的分詞器
prefix 首碼查詢
GET /ft/_search
{
"query": {
"prefix": {
"my_text": {
"value": "favo"
}
}
}
}
匹配 my_text 中以 favo 開頭的，註意是不能分詞的，也就是 my fa 查不到 cold my favourite food，但是用 favo 可以找到
match_bool_prefix 分詞首碼查詢
prefix 不能分詞，那麼 match_bool_prefix 就來了
GET /ft/_search
{
"query": {
"match_bool_prefix": {
"my_text": {
"query": "quick brown f"
}
}
}
}
解釋：先分詞，最後一個詞按首碼處理，前面的詞語直接匹配，只要有一個命中就可以
匹配 quick brown fox 和 two quick brown ferrets 和 the fox is quick and brown
match_phrase 短語匹配查詢
顧名思義，match 會分詞，match_phrase 不會分詞
GET /ft/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"my_text": {
"query": "wo shi"
}
}
}
}
match_phrase_prefix 短語首碼匹配查詢
GET /ft/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"my_text": {
"query": "quick brown f"
}
}
}
}
與 match_bool_prefix 的區別就是不分詞，匹配 quick brown fox 和two quick brown ferrets，不匹配 the fox is quick and brown
combined_fields 組合多欄位查詢
Combined fields | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
這個有點不太理解。
GET /ft/_search
{
"query": {
"combined_fields": {
"query": "ren shui",
"fields": [
"title",
"my_text"
],
"operator": "and"
}
}
}
解釋：效果類似於將 title 和 my_text 兩個欄位合併成一個，再執行查詢
註意，我把 operator 改成 and 了，但是只要 title 和 my_text 組合起來，包含了 ren 和 shui 就能命中
multi_match 多欄位查詢
Multi-match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
在 match 查詢的基礎上，允許多欄位查詢
GET /ft/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "ren shui",
"fields": [
"title",
"my_text"
],
"operator": "and"
}
}
}
解釋：我把 operator 改成了 and，那麼需要 title 同時包含 ren 和 shui 兩個詞，或者 my_text 同時包含兩個詞，才能命中。和 combined_fields 有區別的。
總結
沒啥好總結的，吐槽一句，官方文檔對新手不太友好。新手需要的是快速使用，怎麼調 api
參考
【ElasticSearch（四）】PUT&POST更新數據、DELETE刪除數據、_bulk批量操作 - musecho - 博客園 (cnblogs.com)
