通过Kibana操作ES

为什么要用Kibana操作ES呢？

1. 你会一直用代码去操作Oracle、MySQL、Mongo、Redis吗？
   不会，你会找一个工具来方便直接操作数据库，那么用Kibana操作ES就是这么一个工具；

2. 在Kibana里快速了解与实践ES有哪些接口、分别能做什么，加深对其功能与数据结构的了解；

找到Kibana的ES操作面板

• 在浏览器访问你的Kibana地址(我本机是 localhost:5601)；
• 在左侧导航菜单找到Dev Tools并点击；
• 看到一个左右分栏的页面, 现在我们在左分页输入一个指令看看
  GET /_cat/health?v
  这是查看ES的健康状况，如果使用的是单节点，状态会始终是 yellow 不会是 green。想要绿还得多节点运动。

创建一个索引

直接插入一条数据来自动创建索引

• 当插入一条数据时，如果ES原本没有这个index，系统默认会自动创建该索引，我们来试试：

PUT /customer/_doc/1
{"name": "乔尔","des": "最后生还者的主角","game": "The last of us"
}

你会得到下面的返回：

{"_index" : "customer","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 2,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1
}

• 我们来查询一下该数据是否已存在：

GET customer/_doc/1

返回回来了：

{"_index" : "customer","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 2,"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"name" : "乔尔","des" : "最后生还者的主角","game" : "The last of us"}
}

是的，老乔尔在这里了，还没有被干掉，向乔尔敬个礼，最后生还者2的编剧夹带了太多私货，还有天理吗？还有王法吗？这样做你的良心不会痛吗？
不能像我一样做个不加带私货，就单纯讲讲技术~~（私货）~~ 的人吗。

• 使用过旧版ES的老司机会纠结type，在ES7开始已经取消了type，_doc在API里也是一个关键字，类似效果的还有下面这个API：

//将_doc替换成了_create, 再次提交该请求时，会提示该document已存在
PUT /customer/_create/2
{"name": "艾莉","des": "最后生还者的女主角","game": "The last of us"
}

是不是很方便，不用像关系型数据库一样还要建表，直接插入数据就表也有了，数据也有了，有了这样的电动车还要啥自行车？

自行车还是要的，毕竟电动车还要电，没电的时候怎么办呢？难道用爱发电？不要骗自己了，程序员哪里有爱？所以我们一起来看看自行车吧。

正儿八经创建一个index

之前怎么就不正儿八经了？

ES的数据存入后，还记得前言中数据入库到建立索引的过程吗？一大精华就是如何将你的数据建立索引，如果你不告诉ES，他是不知道的，那么就只能自己匹配了，在简单的应用场景下没有什么问题，可是如果想把你的电动车玩成酷炫的改装痛车，那么就要为你的每个零件做定制，现在我们就先来看看如何为不同字段指定类型。

我们先删除刚才创建的index：

DELETE /customer

接下来我们重新建立索引 character：

PUT /character
{"settings" : {"number_of_shards" : 1},"mappings" : {"properties" : {"name" : { "type" : "keyword" },"des" : { "type" : "text" },"game" : { "type" : "text" },"age" : { "type" : "integer" }}}
}

上面的命令让我们建立了一个新的index -> character，其中的mappings下的properties，我们指定了字段的属性，我们将name的属性设为keyword，那么它将不会进行分词，而是整个被索引，这就和其他数据库的索引在效果上一样了。

ES有以下这些基本类型：

核心数据类型：

• string
  text, keyword, wildcard
• Numeric
  long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
• Date
  date
• Date nanoseconds
  date_nanos
• Boolean
  boolean
• Binary
  binary
• Range
  integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range, ip_range

复合数据类型：

• Object
  单个json类型
• Nested
  一组嵌套的json类型

地理位置数据类型：

• Geo-point
  geo_point 经纬度坐标点
• Geo-shape
  geo_shape 一个多边形区域

对index干点别的吧

克隆索引

克隆的命令很简单，不过有一些注意事项，克隆只需要这样就可以：

// 将character克隆到character2
POST /character/_clone/character2

这里要注意一些前提条件

1. 你的ES节点健康度必须是绿的，不绿不行；
2. 将现有index变为只读，如何变为只读呢？

PUT /character/_settings
{"settings": {"index.blocks.write": true}
}

删除与关闭index

删除

当你想抹去某个index的存在时，就使用该命令，如果你的原始数据在别的库，ES仅仅作为一个索引库时，该操作影响相对有限，否则那就真的是从删库到跑路了：

DELETE /character

关闭

当你想要保留某个index又不想人读写它时，就用该命令：

POST /character/_close

查看index

如果已经建立了index，我们自然想要看看这个index到底存在不存在，到底长啥样，对吧。

我有多少index

在kibana中输入下面命令看看你刚才创建的index在吗？没有建或者已删库？

GET _cat/indices

在里面看到你的index了吗？

查看具体某个index

现在你想知道某个具体的index，看看他的properties，又几个副本，什么时候创建的，以及是否有特殊settings？这个命令也很简单：

GET character

你也可以用如下命令来判断某个index是否存在，如果存在会返回200，不存在则返回404。

HEAD character

是时候来点document了

自带ID的数据插入

我们在做数据插入时，可以为数据指定ID，这样系统在存入数据时ID就会是我们传入的值，我们来看看怎么做

//PUT /{index_name}/_doc/{id}
PUT /character/_doc/2
{"name": "艾莉","des": "最后生还者的女主角","game": "The last of us 2","age": 16
}

这里的返回数据会告诉我们，数据的ID为2，那么我们如果不指定ID呢？不指定的时候会怎样呢？让我们来看看，老乔尔走起：

自动生成ID

//这里我们将请求方式改为了POST，因为这里一定是创建，URI最后没有ID
POST /character/_doc/
{"name" : "乔尔","des" : "最后生还者的主角","game" : "The last of us","age": 46
}

我们来看看返回数据：

{"_index" : "character","_type" : "_doc","_id" : "Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1
}

ID是一串随机生成的字符串，当然我们可以修改ID的激活规则，自动生成ID的规则由settings中的action.auto_create_index控制：

// 这个命令表示character使用自动生成ID，以customer开头的关闭自动生成ID，以user开头的使用自增ID
PUT _cluster/settings
{"persistent": {"action.auto_create_index": "character,-customer*,+user*" }
}PUT _cluster/settings
{"persistent": {"action.auto_create_index": "false" }
}PUT _cluster/settings
{"persistent": {"action.auto_create_index": "true" }
}

添加超时时间

ES的写入效率并不是特别高，在实际生产环境中，我们总要考虑网络IO的耗时以及其所带来的线程占用及可能的应用崩溃，而在微服务中不考虑这样的问题甚至可能造成系统的雪崩，所以我们希望系统能够快速失败，失败后我们可以重试也可以选择其他降级方案，ES也为我们提供了这样的能力，可以让我们快速失败：

//我们在URI后添加了timeout，如果3s还没响应则会返回我们超时
POST character/_doc?timeout=3s
{"name": "艾比","des": "最后生还者2的反派，但是你却不得不操作她去杀主角，WTF。","game": "The last of us 2","age": 20
}

简单查询

看看这个index下的所有documents

我们有时候就想随便看看一个数据库表中的一些数据，我们对于数据的感觉常常要看到这些数据才会有，这时候我们要怎么做呢？

GET character/_search

不带任何参数，是不是很简单。

查看具体ID的数据

//Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD : 乔尔的ID
//返回乔尔的document
GET character/_doc/Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD
//判断乔尔是否存在
HEAD character/_doc/Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD
//只返回乔尔的数据本身
GET character/_source/Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD

只返回特定字段

这时我们只要在调用时添加要返回的source字段即可：

//我们只要知道乔尔的名字以及出自哪个游戏
GET character/_source/Rpvl33IB_-zdUMCBv_pD?_source=name,game

现在我们已经会根据ID查询了，虽然和想象的不太一样，因为我们想要的不应该是用ID来查询，我们想要根据关键字就找到数据。

不要急，我们要循序渐进让你找到感觉，这种感觉就是在轮环中前进，接下来让我们看看更高级的用于搜索的奇巧yinji（哎呀我这输入法怎么坏了打不出来了）

憋说话，开搞！

复杂搜索

特定属性值

我们想要找到乔尔，但是我们并不知道他的ID，我们只记住了他的名字，可怜的老乔尔，让我们试试找到他吧。

//我们之前用过这个_search，现在我们加上了一个新参数 -> q=name:乔尔
GET character/_search?q=name:乔尔&_source=name,game

我们找到乔尔了，但是这样是不是会感觉比较乱？那么我们来这样试试：

GET /character/_search
{"query": {"term": {"name": "乔尔"}}
}

以前有小伙伴质疑过这样的请求不是应该是POST吗? GET要跟在URI后面，其实不是这样的。

对返回数据做分页与排序

我们要找到所有描述中带“最”字的数据，然后根据年轻倒序排序，并返回前两个，我们来看看怎么做吧：

GET /character/_search
{"query": {"match": {"des": "最"}},"sort": [{"age": "desc"}], "from": 0,"size": 2
}

复杂查询条件

上面我们的查询条件还是比较单一，要知道再SQL里面我们可以有各种 AND, OR, NOT 以及括号操作，在这里我们要怎么办呢？
我想要描述里带最的数据，同时年龄要大于16岁小于等于46岁的，怎么办呢？居然还有这么骚的操作？

那么我们来看看怎么在查询中满足要求：

GET /character/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"des": "最后"}}],"filter": [{"range": {"age": {"gt": 16,"lte": 46}}}  ]}},"sort": [{"age": "desc"}], 
}

• bool 关键字表示我们要进行组合查询；
• must 表示里面的条件都要满足，类似于SQL的AND关键字；
• should 表示其中的条件满足其一就可以，类似于SQL的OR；
• must_not 表示不需要满足该条件，类似于SQL的NOT；
• 这里我们使用了与 must 并列的 filter，这里面可以输入多个条件，它只是根据条件做数据过滤，不进行打分等操作，在性能上优于match的查询，因此如果我们需要快速缩小查询范围时，就可以用filter。

模糊搜索与同义词搜索

模糊搜索

当我们在query中使用 match 时，他默认已经支持了模糊搜索，这里的模糊搜索与我们在关系型数据库中的含义不太一样，在关系型数据库里表示我们要使用 LIKE 了，但是在ES里，表示我们输错了一两个字，它依然帮我们把数据找出来。
让我们试试下面的搜索条件：

GET /character/_search
{"query": {"match": {"des": "最后生活者"}}
}

我们的数据依然返回了，但是大家看到几条数据的score值，都没有满分，因为我们有错别字。

同义词

该功能的使用需要对同义词做一些配置，这样我们就可以简化搜索，比如：
tlou = the last of us
这里我们不对这一块深入讲解了，因为其难点不在使用。

同一关键字在不同字段匹配

这个可以认为时对于 bool 操作的简化，我们来试一试：

GET /character/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "最后生活者","fields": ["game", "des"]}}
}

删除数据

到这里，已经很累了，感觉已经精疲力尽了，饭也没吃厕所也没上的写，我们终于要开始做数据删除了，这个篇章也就快要接近收尾了。

根据ID删除数据

这个语法比较简单，不过要注意不要一不小心删除了整个index

//删除ID为1的角色
DELETE /character/_doc/1

根据查询条件删除

我们来让艾比离开最后生还者的世界吧：

POST character/_delete_by_query
{"query": {"match": {"name": "艾比"}}
}

这样艾比就不见了，我们用_search去找时，再也找不到她了，TLOU的世界清净了。
是不是似曾相识的语法? 如果你很好的掌握了上面的复杂查询，那么这里将没有任何难度。
BTW，如果艾比的形象和艾莉丝与蒂法差不多，我们还是可以让她留下来并且接受她成为主角。

更新数据

根据ID覆盖原数据

这个操作会根据id，覆盖原本的数据，不会只修改你提交的字段：

PUT /character/_doc/2
{"des": "最后生还者1和2的女主角，在2的表现让人失望","age": 16
}

这样提交后，ID为2的数据，就没有name与game属性了，那么显然这不是我们想要的。

只修改有变动的自动

通常我们只想要修改要改变的字段，没有变动的字段保持原样，那么我们该怎么做呢？

POST /character/_update/2
{"doc": {"des": "最后生还者1和2的女主角，在2的表现让人失望","age": 18}
}

这样提交后原本的name与game属性则不会发生变化。

根据查询条件进行数据修改

是的，现在我们并不知道数据的ID，我们想要找到艾莉，在我们写这段分享的漫长过程中，艾莉又长大了一岁，真是光阴似箭岁月如梭，艾莉已经19岁了，我们应该怎么办呢？

POST character/_update_by_query
{"script": {"source": "ctx._source['age'] = 19"},"query": {"match": {"name": "艾莉"}}
}

query的部分依然参考上面的复杂查询模块，script是一个新知识点，但是我们也不做展开了，我们只要理解 “source”: “ctx._source[‘age’] = 19” 是将查询到的数据的age字段改为19就可以了。

关于通过Kibana进行ES的CRUD操作，我们就介绍到这里了，不知不觉这已经是一篇万字长文了。

下一步，我们就要移步到通过 Springboot 与 Spring Data Elasticsearch 来使用ES了。想想还有些小激动，是不是。

基础知识还要补充的小伙伴请前往：
ElasticSearch 7.x with Springboot 2.3.x - 前言
ElasticSearch 7.x with Springboot 2.3.x - 基础准备