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1.ElasticSearch-入门基础操作

article 2026/1/31 11:56:03

一、介绍

The Elastic Stack 包含ElasticSearch、Kibana、Beats、LogStash
这就是所说的ELK
能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch,简称为ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎,是整个ElasticStack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据:本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据

官方网站：https://www.elastic.co/cn/
下载地址：
1.https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
2.https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

ES中内置了Java的环境，但是我们一般会使用我们本地安装的Java环境
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注意：9300端口为Elasticsearch集群间组件的通信端口，9200端口为浏览器访问的http协议的RestFul端口
访问一下http://localhost:9200/页面，出现下面的情况

二、入门

Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里是一个文档
在ES里的index可以看作是一个库，而Types相当于表，Documents则相当于表的行
这里的Types的概念已经被主键弱化，在ElasticSearch6.X中的一个index下已经只能包含一个type，Elasticsearch7.X中Type的概念已经被删除了
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2.1 索引

2.1.1 倒排索引

倒排索引的查询效率是比较快的，并且没有体现表的概念
我们之前是通过id关联内容
但是现在我们引入了关键字，关键字会关联id，id再关联内容
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2.1.2 创建索引

创建索引，就是类似在Mysql中创建一个数据库

启动ES服务
发送PUT请求 http://127.0.0.1:9200/shopping

shopping：表示的就是索引的名称

2.1.3 查询索引

获取某个索引
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获取全部索引

2.1.4 删除索引

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2.2 文档

2.2.1 创建文档

索引我们已经创建好了，我们下面会创建文档并添加数据
这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为JSON格式

返回值中“_id”就是我们唯一性标识

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我们可以自定义id

2.2.2 查询文档

查询单个信息
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查询全部的信息

2.2.3 全量修改

全量更新使用的不多
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2.2.4 局部修改

更新不是幂等性的
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2.2.5 删除文档

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2.2.6 条件查询

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但是我们一般使用请求体查询
如下所示

2.2.7 分页查询

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可以指定某个字段显示

也可以再进行排序

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2.2.8 全文检索

这个地方我们搜索的是“小华”，但是在全文检索的时候，被分成了“小”和“华”
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2.2.9 完全匹配

这个时候就是精准的匹配
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2.2.10 高亮查询

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2.2.11 多条件查询

我们也可以进行多条件查询，这个地方有点复杂
”must“表示多条件要同时成立，多一个条件，再must数组中添加一个参数即可
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{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"category": "小米"}},{"match": {"price": 1999.00}}]}}
}

也可以对价格进行范围查询

{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"category":"小米"}}],"filter":{"range":{"price":{"gt":5000}}}}}
}

2.2.12 聚合查询

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2.3 映射关系

首先我们先创建一个索引user
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下面我们创建一些规则

然后我们再get一下

下面再创建一个文档

查询的时候我们发现搜“男”是搜不到的，因为sex是全量查询的

对于这个地方我们只能搜“男的”

一、介绍

二、入门

2.1 索引

2.1.1 倒排索引

2.1.2 创建索引

2.1.3 查询索引

2.1.4 删除索引

2.2 文档

2.2.1 创建文档

2.2.2 查询文档

2.2.3 全量修改

2.2.4 局部修改

2.2.5 删除文档

2.2.6 条件查询

2.2.7 分页查询

2.2.8 全文检索

2.2.9 完全匹配

2.2.10 高亮查询

2.2.11 多条件查询

2.2.12 聚合查询

2.3 映射关系

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