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哈喽！大家好，我是【一心同学】，一位上进心十足的【Java领域博主】！😜😜😜
✨【一心同学】的写作风格：喜欢用【通俗易懂】的文笔去讲解每一个知识点，而不喜欢用【高大上】的官方陈述。
✨【一心同学】博客的领域是【面向后端技术】的学习，未来会持续更新更多的【后端技术】以及【学习心得】。
✨如果有对【后端技术】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【一心同学】💞💞💞
❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️
目录
一、Rest风格是什么？
二、索引的基本操作
2.1 创建索引并添加数据
2.2 获取规则
2.3 指定字段类型
2.4 删除索引
三、文档的基本操作
3.1 添加数据
3.2 获取数据
3.3 更新数据
第一种：使用PUT
第二种：Post _update（推荐）
3.4 简单查询
四、search查询操作
4.1 条件查询
4.2 模糊查询
4.3 结果过滤
4.4 排序
4.5 分页
4.6 多条件查询
🌴 must
🌴 should
🌴 must_not(not)
4.7 过滤器
4.8 多条件查询
🌵 环境准备
🌵 查询
4.9 精确查询
4.9.1 text与keyword
4.9.2 环境准备
4.9.3 查询
4.10 多值匹配精确查询
4.11 高亮
🚀 默认样式
🚀 自定义高亮的样式
小结
一、Rest风格是什么？
Rest风格是一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基本Rest命令：
methodurl地址描述PUT（创建,修改）localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id创建文档（指定文档id）POST（创建）localhost:9200/索引名称/类型名称创建文档（随机文档id）POST（修改）localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update修改文档DELETE（删除）localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id删除文档GET（查询）localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id查询文档通过文档IDPOST（查询）localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search查询所有数据
二、索引的基本操作
2.1 创建索引并添加数据
语法：
PUT /索引名/类型名/文档id
{
请求体
}
代码：
PUT /yixin/user/1
{
"name":"一心",
"age":18
}
结果：
这样是创建成功的，但其提示告诉我们type 在未来的版本中会逐渐弃用，因此产生一个默认类型_doc 进行代替。
2.2 获取规则
作用：通过 GET 可以请求获取具体的信息，查看我们的索引信息。
语法：
GET 索引名
输入：
GET yixin
结果：
可以发现如果我们在创建索引的时候，没有指定字段类型，那么其会默认给我们的字段赋予类型的。
2.3 指定字段类型
作用：用来创建规则，类似于建库（建立索引和字段对应类型），也可看做规则的建立。
常用的字段数据类型：
类型属性字符串类型 text:支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
keyword:不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。
数值型long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float日期类型date布尔类型boolean二进制类型binary
代码：
PUT /test1
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text"
},
"age":{
"type": "long"
},
"birthday":{
"type": "date"
}
}
}
}
获取规则：
现在我们只需要根据对应的类型进行插入数据即可：
PUT /test1/_doc/1
{
"name":"一心",
"age":18,
"birthday":"2000-01-01"
}
2.4 删除索引
语法：
DELETE /索引名
输入：
DELETE /test1
注意：如果只是要删除某一条文档则是DELETE /test1/_doc/1。
三、文档的基本操作
3.1 添加数据
代码：
PUT /yixin/user/1
{
"name":"yixin",
"age":18
}
查看索引的数据：
3.2 获取数据
代码：
GET yixin/user/1
结果：
3.3 更新数据
第一种：使用PUT
代码：
PUT /yixin/user/2
{
"name":"一心同学",
"age":18
}
输出：
分析：“version”代表这个数据被改动的次数，每次执行PUT，无论是否进行改动，verson值都会增加，而且如果PUT的文档属性没有传递值，则会进行覆盖操作。
第二种：Post _update（推荐）
代码：
POST yixin/user/2/_update
{
"doc":{
"name":"一心呀"
}
}
输出：
分析：“verson”同样是指变动的次数，如果多次执行POST，但不修改，那么verson值不变，而且我们的字段没有设置值不会进行覆盖操作，灵活性高！
3.4 简单查询
需求：查询某条数据。
GET yixin/user/1
输出：
需求：查询所有数据。
GET yixin/user/_search
输出：
四、search查询操作
4.1 条件查询
需求：查询名字带有“一心”并且年龄为18岁的用户。
GET yixin/user/_search?q=name:"一心",age:18
输出：
4.2 模糊查询
关键字：match
需求：查询命中带有“一心”的用户。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
}
}
输出：
4.3 结果过滤
关键字:source
作用：如果我们不希望展示那么多信息，可以使用_source进行结果过滤。
需求：输出的字段中，只显示name。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
},
"_source": ["name"]
}
输出：
4.4 排序
关键字：sort
降序：desc升序：asc
需求：匹配带有“一心”的名字，并且根据年龄进行降序排列。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
]
}
输出：
4.5 分页
关键词：from:从第几个数据开始，下标从0开始。 size:单页面返回多少条数据。
需求：匹配带有“一心”的名字，并且按年龄进行降序，每一页只显示1条数据，返回第一页。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
],
"from": 0,
"size": 1
}
输出：
4.6 多条件查询
关键词：bool:布尔值查询 must（and）：所有的条件都要符合 where id=1 and name = xxx should（or）：所有的条件都要符合 where id=1 or name = xxx must_not（not）：非，不符合的条件
🌴 must
需求：查询名字带有“一心”并且年龄为19的用户。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "一心"
}
},
{
"match": {
"age": "19"
}
}
]
}
}
}
输出：
🌴 should
需求：查询名字带有“一心”或“张”的用户。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "一心"
}
},
{
"match": {
"name": "张"
}
}
]
}
}
}
输出：
🌴 must_not(not)
需求：查询年龄不是18岁的用户。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"age": "18"
}
}
]
}
}
}
输出：
4.7 过滤器
关键字：filter
gt 大于gte 大于等于lt 小于lte 小于等于
需求1：查询年龄小于20岁的用户，但不能等于18岁。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"age": "18"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"lt": 20
}
}
}
}
}
}
输出：
需求2：查询年龄为15-20岁之间的用户。
GET yixin/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 15,
"lte": 20
}
}
}
}
}
}
输出：
4.8 多条件查询
🌵 环境准备
PUT /yixin2/user/1
{
"name":"一心同学",
"age":18,
"tags":["技术","运动","社交"]
}
PUT /yixin2/user/2
{
"name":"张三",
"age":20,
"tags":["游戏","运动","喝咖啡"]
}
PUT /yixin2/user/3
{
"name":"李四",
"age":21,
"tags":["滑雪","技术"]
}
🌵 查询
需求：查询标签拥有“技术”或“运动”的用户。
GET yixin2/user/_search
{
"query": {
"match": {
"tags": "技术 运动"
}
}
}
输出：
4.9 精确查询
关键词：term
term: 精确查询，对查询的值不分词,直接进倒排索引去匹配。match; 模糊查询，对查询的值分词，对分词的结果一一进入倒排索引去匹配
4.9.1 text与keyword
text: 在写入时，对写入的值进行分词，然后一一插入到倒排索引。keyword: 在写入时，将整个值插入到倒排索引中，不进行分词。
对keyword进行查询：
GET _analyze
{
"analyzer": "keyword",
"text": "你好，世界"
}
输出：
可以发现不会对词汇进行拆分！
对普通类型进行查询：
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "你好，世界"
}
输出：
4.9.2 环境准备
PUT /yixin3
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "keyword"
},
"age":{
"type": "long"
},
"desc":{
"type": "text"
}
}
}
}
PUT /yixin3/_doc/1
{
"name":"一心同学",
"age":18,
"desc":"专注于Java"
}
4.9.3 查询
关键字分词
我们来对“一心同学”进行分词，由于name属于 keyword，所以利用keyword进行分词：
GET _analyze
{
"analyzer": "keyword",
"text": "一心同学"
}
输出：
{
"tokens" : [
{
"token" : "一心同学",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "word",
"position" : 0
}
]
}
也就是说对于精确查询我们只能查询“一心同学”才会显示成功！
非关键字分词
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "专注于java"
}
输出：
{
"tokens" : [
{
"token" : "专",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "
"position" : 0
},
{
"token" : "注",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "
"position" : 1
},
{
"token" : "于",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "
"position" : 2
},
{
"token" : "java",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 7,
"type" : "
"position" : 3
}
]
}
也就是说，对于精确查询，我们只要输入与分词后的任意词汇就可以查询成功！
🚀 查询成功：
GET yixin3/_search
{
"query": {
"term": {
"name":"一心同学"
}
}
}
🚀 查询成功：
GET yixin3/_search
{
"query": {
"term": {
"desc":"专"
}
}
}
🚀 查询成功：
GET yixin3/_search
{
"query": {
"term": {
"desc":"java"
}
}
}
🚀查询失败：
GET yixin3/_search
{
"query": {
"term": {
"name":"一心"
}
}
}
🚀查询失败：
GET yixin3/_search
{
"query": {
"term": {
"desc":"专注于Java"
}
}
}
分析可得：
查询类型写入类型结果termtext无termkeyword有matchtext有matchkeyword有
4.10 多值匹配精确查询
需求：查询名字为“张三”和“一心同学”的用户。
GET yixin3/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"name": "张三"
}
},{
"term": {
"name": "一心同学"
}
}
]
}
}
}
输出：
4.11 高亮
关键词：highlight
🚀 默认样式
需求：让搜索词汇高亮显示。
GET yixin/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {}
}
}
}
输出：
🚀 自定义高亮的样式
pre_tags：前缀 post_tags：后缀
代码：
GET yixin/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "一心"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "
",
"post_tags": "
","fields": {
"name": {}
}
}
}
输出：
小结
以上就是【一心同学】整理的关于【ElasticSearch的基本操作】,对于以上的知识点非常重要，大家务必要【掌握】，建议跟着【一心同学】的思路自己动手敲一遍，相信会掌握得【更快】！
如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【一心同学】点个赞👍，创作不易，相比官方的陈述，我更喜欢用【通俗易懂】的文笔去讲解每一个知识点，如果有对【后端技术】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【一心同学】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💕💕！