{
"text":"我爱学习，最爱学Java",
"analyzer":"ik_max_word" 
}

{
"text":"我爱学习，最爱学Java",
"analyzer":"ik_smart" 
}

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --><entry key="ext_dict">main.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--><entry key="ext_stopwords"></entry><!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --><!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

3. 使用Kibana实现增删查改

3.1 创建索引

PUT /kak
{"settings": {"index":{"number_of_shards":5,"number_of_replicas":3}}
}

3.2 查看索引

#查看单个
GET /kak/_settings
#查看所有
GET /_all/_settings
1
2
3
4

3.3 添加文档

PUT /kak/student/1
{"name":"kaka","sex":"man","age":23,"score":100
}
POST /kak/student/2
{"name":"taotao","sex":"woman","age":23,"score":100
}

3.4 查询文档

GET /kak/student/1
GET /kak/student/_search

3.5 修改文档

PUT方法：存在就修改，不存在就新增；

PUT /kak/student/1
{"name":"kaka","sex":"man","age":23,"score":150
}

3.6 删除文档

#删除单个
DELETE /kak/student/2
#删除全部
DELETE /kak

4. 批量获取文档信息

创建索引、添加文档

PUT kak_01
PUT kak_01/student/1
{"name":"kaka","age":23,"sex":"man"
}
PUT kak_01/student/2
{"name":"zhuangzhuang","age":23,"sex":"woman"
}
PUT kak_02
PUT kak_02/student/1
{"name":"zhangsan","age":23,"sex":"man"
}
PUT kak_02/student/2
{"name":"lisi","age":23,"sex":"woman"
}

4.1 获取多个索引下面的多个文档对象

GET /_mget
{"docs":[{"_index": "kak_01","_type": "student","_id": 1},{"_index": "kak_01","_type": "student","_id": 2}]
}

4.2 指定具体的字段

GET /_mget
{"docs":[{"_index":"kak_01","_type":"student","_id":1,"_source":["name","age"]},{"_index":"kak_01","_type":"student","_id":2,"_source":["name","age","sex"]}]
}

4.3 简化批量获取的方式

GET /kak_01/student/_mget
{"docs":[{"_id":1},{
  <span class="token string">"_id"</span>:2
<span class="token punctuation">}</span>
<span class="token punctuation">]</span>

}

5. 使用Bulk API实现批量操作

语法格式：

• {action:{metadata}}

• {requstbody}

• action:(行为)

  • create：文档不存在时创建
  • update:更新文档
  • index:创建新文档或替换已有文档
  • delete:删除一个文档

create 和index的区别：

• 如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在；
• 如果数据存在，使用index则可以成功执行；

5.1 批量添加

POST kak_01/student/_bulk
{"index":{"_id":3}}
{"name":"kak_03","age":23,"sex":"woman"}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"kak_04","age":23,"sex":"woman"}
{"index":{"_id":5}}
{"name":"kak_05","age":23,"sex":"man"}

5.2 批量查询

GET kak_01/student/_mget
{"ids":[1,2,3]
}

5.3 批量删除

POST kak_01/student/_bulk
{"delete":{"_index":"kak_01","_type":"student","_id":4}}
{"delete":{"_index":"kak_01","_type":"student","_id":5}}

5.4 注意事项

操作的大小建议：

Bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的，最佳的数据量不是一个确定的数值取决于硬件；

• 一般建议是1000-5000个文档，大小建议是5-15MB，默认不能超过100M，可以在ES的配置文件（$ES_HOME下的config下的elasticsearch.yml）中设置；

6. 采用乐观锁机制实现并发控制

6.1 内部版本

         ElasticSearch采用了乐观锁来保证数据的一致性，当用户对document进行操作时，并不需要对该document作加锁和解锁的操作，只需要指定要操作的版本；当版本号一致时，ElasticSearch会允许该操作顺利执行，当版本号存在冲突时，ElasticSearch会提示冲突并抛出异常（VersionConflictEngineException异常）；

• ElasticSearch的版本号的取值范围为1到2^63-1。
• 使用的是_version（每修改一个版本加一）

6.2 外部版本

         Elasticsearch在处理外部版本号时会与对内部版本号的处理有些不同。它不再是检查version是否与请求中指定的数值相同，而是检查当前的version是否比指定的数值小。如果请求成功，那么外部的版本号就会被存储到文档中的version中。为了保持version与外部版本控制的数据一致使用version_type=external ；

7. Mapping

查看自动生成的映射情况

GET kak_01/_mapping
1

核心数据类型：

字符型：string

• string类型包括，text 和 keyword

  • text类型被用来索引长文本，在建立索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引。允许es来检索这些词语。text类型不能用来排序和聚合。
  • Keyword类型不需要进行分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合。
  • keyword 类型字段只能用本身来进行检索

• 数字型：long, integer, short, byte, double, float

• 日期型：date

• 布尔型：boolean

• 二进制型：binary

关键的属性：

• “index”: true分词，false不分词，设置成false，字段将不会被索引；

• “analyzer”:"ik"指定分词器,默认分词器为standard analyzer

PUT /lib
{"settings":{"number_of_shards" : 3,"number_of_replicas" : 0},"mappings":{"properties":{"title":{"type":"text"},"name":{"type":"text","analyzer":"standard"},"publish_date":{"type":"date","index":false},"price":{"type":"double"}}}
}

• 定义Mapping没有类型，之前能写进去是因为通过PUT，放文档放进去的；

8. 通用查询

8.1 准备数据

PUT /lib2
{"settings":{"number_of_shards" : 3,"number_of_replicas" : 0},"mappings":{"properties":{"name": {"type":"text"},"address": {"type":"text"},"age": {"type":"integer"},"interests": {"type":"text"},"birthday": {"type":"date"}}}
} 
PUT /lib2/_doc/1
{"name" : "kak","address" : "sx","age" : 32,"interests" : "java,music","birthday": "1988-08-08"
} 

PUT /lib2/_doc/2
{
“name” : “taotao”,
“address” : “sz”,
“age” : 33,
“interests” : “java,music,money”,
“birthday”: “1983-08-08”
}

PUT /lib2/_doc/2
{
“name” : “taotao”,
“address” : “sz”,
“age” : 33,
“interests” : “java,music,money”,
“birthday”: “1983-08-08”
}

8.2 精确查找

term查询

8.2.1 查询某个字段里含有某个关键词的文档

GET /lib2/_search/
{"query": {"term": {"name": {"value": "kak"}}}
} 

8.2.2 查询某个字段里含有多个关键词的文档

GET /lib2/_search/
{"query": {"terms": {"interests": ["java","music"]}}
}

8.3 设值返回的条数

GET /lib2/_search
{"from": 0,"size": 2,"query": {"terms": {"interests": ["java","music"]}}
}

8.4 设值返回的版本

GET /lib2/_search
{"version": true,"from":0,"size": 2,"query": {"terms": {"interests": ["java","money"]}}
}

8.5 分词查找

match query知道分词器的存在，会对filed进行分词操作，然后再查询

GET /lib2/_search
{"query": {"match": {"name": "kak helloworld"}}
}

8.6 指定多个字段进行查询

GET /lib2/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "java","fields": ["interests","name"]}}
}

8.7 短语查询

ElasticSearch引擎首先分析查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，并且保证各个分词的相对位置不变

GET /lib2/_search
{"query": {"match_phrase": {"interests": "java,music"}}
}

8.8 指定返回的字段

GET /lib2/_search
{"_source": ["address","name"],"query": {"match": {"interests": "java"}}
}

8.9 排序

GET /lib2/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"age": {"order": "desc"}}]
}

8.10 前缀匹配

GET /lib2/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"name": {"query": "kak"}}}
}

8.11 范围查询

GET /lib2/_search
{"query": {"range": {"birthday": {"from": "1988-08-08","to": "2020-08-08","include_lower": true,"include_upper": false}}}
}

8.12 通配符

允许使用通配符* 和 ?来进行查询：

• *代表0个或多个字符
• ？代表任意一个字符

GET /lib2/_search
{"query": {"wildcard": {"name": "kak*"}}
}

8.13 高亮查询

GET /lib2/_search
{"query": {"match": {"interests": "java"}},"highlight": {"fields": {"interests": {}}}
}

9. Bool过滤查询

• 可以实现组合过滤查询
• must:必须满足的条件（and）
• should：可以满足也可以不满足的条件（or）
• must_not:不需要满足的条件（not ）

GET /lib2/_search
{"post_filter": {"bool": {"should":[{"term":{"age":32}},{"term":{"interests":"java"}}],"must_not":{"term":{"age":90}}}}
}

GET /lib2/_search
{"post_filter": {"bool": {"must":[{"term":{"age":32}},{"term":{"interests":"java"}}]}}
}

10. 范围查找

• gt：>
• lt： <
• gte： >=
• lte： <=

GET /lib2/_search
{"post_filter": {"range": {"age": {"gte": 10,"lte": 32}}}
}

11. 聚合查询

11.1 求和

sum：求和

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"agesum": {"sum": {"field": "age"}}}
}

11.2 最小值

min：最小值

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"agemin": {"min": {"field": "age"}}}
}

11.3 最大值

• max：最大值

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"agemax": {"max": {"field": "age"}}}
}

11.4 平均值

• avg：平均值

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"ageavg": {"avg": {"field": "age"}}}
}

11.5 求基数

• cardinality：基数（互不相同的值的个数 ）

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"agecardinality": {"cardinality": {"field": "age"}}}
}

11.6 分组

• terms：分组

GET /lib2/_search
{"size": 0,"aggs": {"ageterms": {"terms": {"field": "age"}}}
}