ElasticSearch常見用法，看這一篇就夠了（文末送書）

2024-03-18碼農

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ElasticSearch是一款由Java開發的開源搜尋引擎，它以其出色的即時搜尋、穩定可靠、快速安裝和方便使用的特性，在Java開發社群中贏得了廣泛的認可和套用。

Elasticsearch為Java開發者提供了一個強大的搜尋解決方案。無論是對於小型計畫還是大型企業級套用，Elasticsearch都能提供高效的搜尋功能，幫助開發者快速檢索和處理大量數據。透過其簡單的RESTful API介面，開發者可以輕松地整合Elasticsearch到他們的Java計畫中，實作即時更新文件庫，並從文件中快速檢索出符合使用者搜尋條件的數據。

Elasticsearch的分布式特性使得它在處理海量數據時具有出色的效能。與傳統的資料庫系統相比，Elasticsearch的即時查詢處理能力更強，能夠應對大規模並行搜尋請求。同時，它還提供了靈活的伸縮性配置，可以根據搜尋數據規模的增長進行擴充套件，確保系統的穩定性和可用性。

Elasticsearch還具備全文搜尋的能力，能夠將復雜的搜尋功能如布爾查詢、短語查詢、過濾器、排序、分頁等都封裝進一個平台。這使得Java開發者能夠輕松地實作復雜的搜尋需求，提升使用者體驗和系統的功能性。

下面是ElasticSearch的基本操作樣例，學習新技術，先用起來，其它的再說~

一、索引

1、建立

# 1.建立索引 - PUT /索引名 ====> PUT /products - 註意: 1.ES中索引健康轉態 red(索引不可用) 、yellwo(索引可用,存在風險)、green(健康) 2.預設ES在建立索引時回為索引建立1個備份索引和一個primary索引 # 2.建立索引進行索引分片配置 - PUT /products { "settings": { "number_of_shards": 1, #指定主分片的數量 "number_of_replicas": 0 #指定副本分片的數量 } }

字串型別: keyword 關鍵字關鍵詞、text 一段文本

數位型別：integer long

小數型別：float double

布爾型別：boolean

日期型別：date

建立索引&對映

PUT /products { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "properties": { "title":{ "type": "keyword" }, "price":{ "type": "double" }, "created_at":{ "type": "date" }, "description":{ "type": "text" } } } }

說明: ES中支持欄位型別非常豐富，如：text、keyword、integer、long、ip 等。更多參見https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/mapping-types.html

2、查詢

# 查詢索引 - GET /_cat/indices?v

// 檢視某個索引的對映 GET /索引名/_mapping =====> GET /products/_mapping

3、刪除

# 3.刪除索引 - DELETE /索引名 =====> DELETE /products - DELETE /* `*代表通配符,代表所有索引`

二、文件

1、添加文件

POST /products/_doc/1 #指定文件id { "title":"iphone13", "price":8999.99, "created_at":"2021-09-15", "description":"iPhone 13螢幕采用6.1英寸OLED螢幕。" }

POST /products/_doc/ #自動生成文件id { "title":"iphone14", "price":8999.99, "created_at":"2021-09-15", "description":"iPhone 13螢幕采用6.8英寸OLED螢幕" }

{ "_index" : "products", "_type" : "_doc", "_id" : "sjfYnXwBVVbJgt24PlVU", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 3, "_primary_term" : 1 }

2、查詢文件

GET /products/_doc/1

{ "_index" : "products", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "title" : "iphone13", "price" : 8999.99, "created_at" : "2021-09-15", "description" : "iPhone 13螢幕采用6.1英寸OLED螢幕" } }

3、刪除文件

DELETE /products/_doc/1

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

4、更新文件

PUT /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU { "title":"iphon15" }

說明: 這種更新方式是先刪除原始文件,再將更新文件以新的內容插入。

POST /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU/_update { "doc" : { "title" : "iphon15" } }

說明: 這種方式可以將數據原始內容保存,並在此基礎上更新。

5、批次操作

POST /products/_doc/_bulk #批次索引兩條文件 {"index":{"_id":"1"}} {"title":"iphone14","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13螢幕采用6.8英寸OLED螢幕"} {"index":{"_id":"2"}} {"title":"iphone15","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 15螢幕采用10.8英寸OLED螢幕"}

POST /products/_doc/_bulk #更新文件同時刪除文件 {"update":{"_id":"1"}} {"doc":{"title":"iphone17"}} {"delete":{"_id":2}} {"index":{}} {"title":"iphone19","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 19螢幕采用61.8英寸OLED螢幕"}

說明：批次時不會因為一個失敗而全部失敗,而是繼續執行後續操作,在返回時按照執行的狀態返回！

三、高級查詢

ES中提供了一種強大的檢索數據方式,這種檢索方式稱之為Query DSL,Query DSL是利用Rest API傳遞JSON格式的請求體(Request Body)數據與ES進行互動，這種方式的豐富查詢語法讓ES檢索變得更強大，更簡潔。

1、語法

# GET /索引名/_doc/_search {json格式請求體數據} # GET /索引名/_search {json格式請求體數據}

2、測試數據

# 1.建立索引對映 PUT /products/ { "mappings": { "properties": { "title":{ "type": "keyword" }, "price":{ "type": "double" }, "created_at":{ "type":"date" }, "description":{ "type":"text" } } } } # 2.測試數據 PUT /products/_doc/_bulk {"index":{}} {"title":"iphone12 pro","price":8999,"created_at":"2020-10-23","description":"iPhone 12 Pro采用超瓷晶面板和亞光質感玻璃背板，搭配不銹鋼邊框，有銀色、石墨色、金色、海藍色四種顏色。寬度:71.5公釐，高度:146.7公釐，厚度:7.4公釐，重量：187克"} {"index":{}} {"title":"iphone12","price":4999,"created_at":"2020-10-23","description":"iPhone 12 高度：146.7公釐；寬度：71.5公釐；厚度：7.4公釐；重量：162克（5.73盎司） [5] 。iPhone 12設計采用了離子玻璃，以及7000系列鋁金屬外殼。"} {"index":{}} {"title":"iphone13","price":6000,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13螢幕采用6.1英寸OLED螢幕；高度約146.7公釐，寬度約71.5公釐，厚度約7.65公釐，重量約173克。"} {"index":{}} {"title":"iphone13 pro","price":8999,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13Pro搭載A15 Bionic芯片，擁有四種配色，支持5G。有128G、256G、512G、1T可選，售價為999美元起。"}

四、常見檢索

1、查詢所有[match_all]

match_all關鍵字: 返回索引中的全部文件

GET /products/_search { "query": { "match_all": {} } }

2、關鍵詞查詢(term)

term 關鍵字: 用來使用關鍵詞查詢

GET /products/_search { "query": { "term": { "price": { "value": 4999 } } } }

NOTE1: 透過使用term查詢得知ES中預設使用分詞器為標準分詞器(StandardAnalyzer),標準分詞器對於英文單詞分詞,對於中文單字分詞。

NOTE2: 透過使用term查詢得知,在ES的Mapping Type 中 keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip 這些型別不分詞，只有text型別分詞。

3、範圍查詢[range]

range 關鍵字: 用來指定查詢指定範圍內的文件

GET /products/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 1400, "lte": 9999 } } } }

4、字首查詢[prefix]

prefix 關鍵字: 用來檢索含有指定字首的關鍵詞的相關文件

GET /products/_search { "query": { "prefix": { "title": { "value": "ipho" } } } }

5、通配符查詢[wildcard]

wildcard 關鍵字: 通配符查詢 ? 用來匹配一個任意字元 * 用來匹配多個任意字元

GET /products/_search { "query": { "wildcard": { "description": { "value": "iphon*" } } } }

6、多id查詢[ids]

ids 關鍵字 : 值為陣列型別,用來根據一組id獲取多個對應的文件

GET /products/_search { "query": { "ids": { "values": ["verUq3wBOTjuBizqAegi","vurUq3wBOTjuBizqAegk"] } } }

7、模糊查詢[fuzzy]

fuzzy 關鍵字: 用來模糊查詢含有指定關鍵字的文件

GET /products/_search { "query": { "fuzzy": { "description": "iphooone" } } }

註意: fuzzy 模糊查詢最大模糊錯誤必須在0-2之間

搜尋關鍵詞長度為 2 不允許存在模糊
搜尋關鍵詞長度為3-5 允許一次模糊
搜尋關鍵詞長度大於5 允許最大2模糊

8、布爾查詢[bool]

bool 關鍵字: 用來組合多個條件實作復雜查詢
must: 相當於&& 同時成立
should: 相當於|| 成立一個就行
must_not: 相當於! 不能滿足任何一個

GET /products/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"term": { "price": { "value": 4999 } }} ] } } }

9、多欄位查詢[multi_match]

GET /products/_search { "query": { "multi_match": { "query": "iphone13 毫", "fields": ["title","description"] } } } 註意: 欄位型別分詞,將查詢條件分詞之後進行查詢改欄位如果該欄位不分詞就會將查詢條件作為整體進行查詢

10、預設欄位分詞查詢[query_string]

GET /products/_search { "query": { "query_string": { "default_field": "description", "query": "螢幕真的非常不錯" } } } 註意: 查詢欄位分詞就將查詢條件分詞查詢查詢欄位不分詞將查詢條件不分詞查詢

11、高亮查詢[highlight]

（1）highlight 關鍵字: 可以讓符合條件的文件中的關鍵詞高亮

GET /products/_search { "query": { "term": { "description": { "value": "iphone" } } }, "highlight": { "fields": { "*":{} } } }

（2）自訂高亮html標簽: 可以在highlight中使用pre_tags和post_tags

GET /products/_search { "query": { "term": { "description": { "value": "iphone" } } }, "highlight": { "post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"], "fields": { "*":{} } } }

（3）多欄位高亮使用require_field_match開啟多個欄位高亮

GET /products/_search { "query": { "term": { "description": { "value": "iphone" } } }, "highlight": { "require_field_match": "false", "post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"], "fields": { "*":{} } } }

12、返回指定條數[size]

size 關鍵字: 指定查詢結果中返回指定條數。預設返回值10條

GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "size": 5 }

13、分頁查詢[form]

from 關鍵字: 用來指定起始返回位置，和size關鍵字連用可實作分頁效果

GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "size": 5, "from": 0 }

14、指定欄位排序[sort]

GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ] }

15、返回指定欄位[_source]

_source 關鍵字: 是一個陣列,在陣列中用來指定展示那些欄位

GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "_source": ["title","description"] }

五、一本書講透Elasticsearch：原理、進階與工程實踐

這是一本關於Elasticsearch技術實戰的教程，全面覆蓋了Elastic Stack技術體系知識，旨在幫助讀者深入了解Elasticsearch的核心技術和套用場景，同時掌握分布式搜尋與分析引擎的設計思想和實作原理。

本書共20章，分為4大部份：

第1部份Elastic Stack全域概覽（第1～3章） ：主要討論Elastic Stack的重要組成部份與套用場景，以及Elasticsearch的獨特優勢。同時，初步探索搜尋引擎的基礎知識及Elasticsearch的核心概念，如集群、節點、索引等。最後，詳細介紹Elasticsearch單節點、多節點集群部署以及Kibana部署等內容。

第2部份Elasticsearch核心技術（第4～14章） ：從從底層原理和實作方法兩個層面切入，深入解讀索引、對映、分詞、數據預處理、文件、指令碼、檢索、聚合、集群、安全和運維等核心

第3部份Elasticsearch進階指南（第15～17章） ：主要討論Elasticsearch各關鍵操作的基本原理、效能最佳化方案及實戰「避坑」指南等進階話題。不僅對文件版本沖突及並行控制策略，以及更新/刪除、寫入、段合並、檢索等常見操作實作提供了解決方案，還從通用、寫入、檢索3個維度提供了效能最佳化建議，並且討論了分片、執行緒池和佇列、熱點執行緒、集群規劃、客戶端選型、緩存、數據建模、效能測試等熱點技術，提供了Elasticsearch的套用場景和最佳化方法，為企業級實戰保駕護航。

第4部份 Elasticsearch計畫實戰（第18～20章） ：帶領讀者將實戰Elasticsearch三大核心業務場景——知識庫檢索系統、大數據視覺化系統、日誌系統，融會貫通理論知識和實踐技能。