ElasticSearch语法——增删改查

ElasticSearch语法整理-DSL语言高级查询 Domain Specific Language 领域专用语言 DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。 无查询条件 无查询条件是查询所有,默认是查询所有的索引库的数据,或者使用match_all表示所有 GET /es_db/_doc/_search { "query":{ "match_all":{} } } 有查询条件 查询命令GET POST 都可以 1、叶子条件查询(单字段查询条件) 1.1 模糊匹配 match : 通过match关 阅读详情

以下都是在linux的shell环境中的命令。

tips

  • 将pretty作为url的参数,可以使其以美观的形式打印出JSON响应(如果有的话)

1. 插入数据

curl -XPUT 11.11.11.11:30000/test_index/product/1 -d '{"brand_name" : "华为","product_name" : "华为Mate10"}'

我们可以看到,上述命令包含如下四部分的信息:

  • 索引名称:test_index
  • 类型名称:product
  • 产品 id:1
  • 在请求的Body中,包含了这个产品的具体的信息:产品名和品牌名。

正确返回结果:

{
    "_index": "test_index",
    "_type": "product",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}

注意:在ES中,我们不需要专门单独创建索引、类型,而是可以直接向索引、类型中插入数据,如果索引、类型当时不存在,它们会被自动的创建。同理,如果插入数据时,id已经存在,则会自动重写文档,即变成了更新操作。具体请见第3节“更新数据”。

2. 检索数据

2.1 通过修改url进行条件检索

2.1.1 根据id检索某个文档

curl -XGET 11.11.11.11:30000/test_index/product/1

其中,在url中我们指定了检索的索引、类型和ID。

返回结果:

{
    "_index": "test_index",
    "_type": "product",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "brand_name": "华为",
        "product_name": "华为Mate10"
    }
}

返回结果是一个json,实际文档内容放在_source中。

2.1.2 查询某个类型下的全部文档

curl -XGET 11.11.11.11:30000/test_index/product/_search

这个命令会返回test_index索引、product类型下的所有文档:

{
    "took": 46,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 4,
        "successful": 4,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 1.0,
        "hits": [{
            "_index": "test_index",
            "_type": "product",
            "_id": "1",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "brand_name": "华为",
                "product_name": "华为Mate10"
            }
        }, {
            "_index": "test_index",
            "_type": "product",
            "_id": "2",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "brand_name": "Apple",
                "product_name": "iphone6s"
            }
        }]
    }
}

文档内容在 hits.hits 里的每个 _source 中。

默认情况下,搜索会返回前10个结果。

2.1.3 在url中增加参数进行条件检索

curl -XGET 11.11.11.11:30000/test_index/product/_search?q=brand_name:Apple

这个命令查询brand_name=Apple的文档,结果为:

{
    "took": 4,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 4,
        "successful": 4,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 0.80259144,
        "hits": [{
            "_index": "test_index",
            "_type": "product",
            "_id": "2",
            "_score": 0.80259144,
            "_source": {
                "brand_name": "Apple",
                "product_name": "iphone6s"
            }
        }]
    }
}

其中,_score 为 Lucene 对每个文档的评分,主要依据 TF-IDF 来评分。

2.2 DSL检索

除了在url中添加简单的查询条件外,ES还提供了强大的查询语言(DSL),它可以允许我们进行更加强大、复杂的查询。

2.2.1模糊检索/准确检索

DSL以JSON请求体的形式使用,例如上面的brand_name=Apple的例子,可以使用如下DSL来表示:

curl -XGET 11.11.11.11:30000/test_index/product/_search -d '{"query":{"match":{"brand_name":"Apple"}}}'

结果除了took,其他内容均与2.2.2中的结果相同(took指的是Elasticsearch执行这个搜索的耗时,以毫秒为单位).

注意:

1、match 并不是准确检索,而是不完全匹配,只要匹配上参数中的任何一个分词,都会返回。比如以下命令也会返回brand_name=Apple的结果(只展示-d后面的json串,-d前面的命令不变,下同):

{
    "query": {
        "match": {
            "brand_name": "Apple Pay"
        }
    }
}

如果仅仅期望找到其中完全匹配的信息,则需要使用 match_phrase :

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "brand_name": "Apple Pay"
        }
    }
}

这个命令只会返回brand_name严格等于”Apple Pay”的文档。

2、match 只要一个数组中的任意元素匹配上了,就会返回结果。比如

{"query":{"match":{"brand_name":"Apple"}}}

如果有一个文档是 “brand_name”:[“Apple”,”xiaomi”],那么这个文档也会被查询到。

2.2.2 范围检索

DSL可以进行范围检索,-d 前面不变,后面的json串为:

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                "range": {
                    "product_name": {
                        "gt": "iphone5s"
                    }
                }
            },
            "must": {
                "match": {
                    "brand_name": "Apple"
                }
            }
        }
    }
}

其中,bool下包含两个条件:

  • product_name大于”iphone5s”
  • brand_name=”Apple”的产品

返回结果为iphone6s这个产品。

2.2.3 AND、OR、NOT的用法

这属于bool query,是一种复合查询,逻辑的最外层由”bool”包裹。支持以下三种逻辑关系:

  • must: AND
  • must_not:NOT
  • should:OR

比如想要查询product_name=”P10”或”iphone6s”的文档,则可以用:

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": {
                "match": {
                    "product_name": "iphone6s"
                }
            },
            "should": {
                "match": {
                    "product_name": "P10"
                }
            }
        }
    }
}

2.2.4 其他查询参数

在下面的例子里,我们指定了要返回结果的数量、偏移位置(对分页有用)、要返回的字段和高亮显示的项。

{
    "query": {
        "match" : {
            "brand_name": "Apple"
        }
    },
    "size": 2,
    "from": 0,
    "_source": [ "title", "summary", "publish_date" ],
    "highlight": {
        "fields" : {
            "title" : {}
        }
    }
}

3. 更新数据

3.1 全部更新

ES可以使用PUT或者POST对文档进行更新(全部更新),如果指定ID的文档不存在,则执行插入操作,如果已经存在,则执行更新操作。

ES执行更新操作的时候,ES首先将旧的文档标记为删除状态,然后添加新的文档,旧的文档不会立即消失,但是你也无法访问,ES会在你继续添加更多数据的时候在后台清理已经标记为删除状态的文档。

比如上面插入id=1的文档的语句,再次执行一遍,不过把产品名改为了P9,则ES会先查看一下是否已经有id=1的文档了,如果有,则将原来的文档删除,然后增加一条新的id=1的文档。

curl -XPUT 11.11.11.11:30000/test_index/product/1 -d '{"brand_name" : "华为","product_name" : "P9"}'

返回结果为

{
    "_index": "test_index",
    "_type": "product",
    "_id": "1",
    "_version": 5,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "failed": 0
    },
    "created": false
}

可以看到,结果中说的是更新成功,而不是新建。

另外,只要指定了id,则不管是插入还是更新,PUT和POST都是等效的(这里的更新说的是全部更新,如果只是更新文档的某个字段,则只能用POST)。
但是如果不指定id,则只能是插入操作,且只能用POST,且此时ES会自动生成一个id。

不指定id的例子:

curl -XPOST 11.11.11.11:30000/test_index/product/ -d '{"brand_name" : "华为","product_name" : "P7"}'

结果新插入了一个文档,经查询,id为AWSwWYRTMurNist7umVh。

此时如果把-XPOST改为-XPUT,则会报错:

No handler found for uri [/test_index/product/] and method [PUT]

PUT操作是幂等的,即连续多次执行同一个PUT命令,与只执行一次命令,对数据库的影响是相同的。POST则不一定。通过这条原则也很好理解为什么不带id的时候不能用PUT了,因为每次执行都会新插入一条,违背了幂等原则。

3.2 部分更新

3.2.1 按照id更新某个字段(_update):

curl -XPOST 11.11.11.11:30000/test_index/product/1/_update -d '{"doc":{"product_name":"P20"}}'

其中,POST不能改为PUT,_update表示更新操作,-d 中的 doc 表示对文档进行更新。

使用script也可以直接对某个id进行更新,实现同样的效果:

curl -XPOST 11.11.11.11:30000/test_index/product/1/_update?pretty -d '{"script":"ctx._source.product_name = \"P20\""}'

3.2.2 先检索再更新(_update_by_query)

可以使用脚本(script)来实现对ES的复杂操作,包括update_by_query。

curl -XPOST 11.11.11.11:30000/test_index/product/_update_by_query?pretty -d '{"script":{"inline":"ctx._source.product_name=\"P30\""},"query":{"match":{"product_name":"P20"}}}'

以上命令实现了将product_name=P20的文档更新为product_name=P30。

4. 删除数据

curl -XDELETE  11.11.11.11:30000/test_index/product/1

上述命令删除了id=1的文档。

elasticsearch篇:DSL查询语法 match和multi_match的区别是什么?match:根据一个字段查询multi_match:根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差精确查询常见的有哪些? 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

java操作ElasticSearch(包含增删改查及基础语法操作)

学完之后,若是想验收效果如何,其实最好的方法就是可自己去总结一下。比如我就会在学习完一个东西之后自己去手绘一份xmind文件的知识梳理大纲脑图,这样也可方便后续的复习,且都是自己的理解,相信随便瞟几眼就能迅速过完整个知识,脑补回来。下方即为我手绘的MyBtis知识脑图,由于是xmind文件,不好上传,所以小编将其以图片形式导出来传在此处,细节方面不是特别清晰。但可给感兴趣的朋友提供完整的MyBtis知识脑图原件(包括上方的面试解析xmind文档)

2401_84415415的博客 1346

elasticSearch基础查询语法

本文介绍了ElasticSearch的基本CRUD操作和简单Java项目搭建。主要内容包括:1)ElasticSearch核心概念(索引、映射、文档)与MySQL的对应关系;2)索引管理操作(创建、修改、查看、删除);3)数据操作(增删改查);4)多种查询方式(ID查询、全文查询、精准查询等)。文章提供了详细的Kibana控制台和Postman操作示例,适合初学者快速掌握ElasticSearch基础操作。重点推荐1.3索引创建、2.1数据新增和3.2全表查询三个核心操作作为入门学习内容。

qq_29539827的博客 1107

ES搜索引擎

ES搜索引擎 1:基本介绍 Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库--无论是开源还是私有。 但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能,你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是,您可能需要获得信息检索学位才能了解...

qq_22861151的博客 1270

3 Elasticsearch

elasticsearch

创造价值 985

Springboot项目中使用Elasticsearch的RestClient

选择RestHighLevelClient作为ES的RestClient。核心步骤:增加properties配置、引入pom、配置conf类。调用API、使用DSL语法。本篇完结!!!Springboot项目中使用Elasticsearch的RestClient - 不焦躁的程序员Springboot项目中使用Elasticsearch的RestClient。

程序员半支烟,wechat:yclxiao 2683

ES kibana常用语法---增删改查_es 空字符串值查询

must:与关系,相当于关系型数据库中的 and。should:或关系,相当于关系型数据库中的 or。must_not:非关系,相当于关系型数据库中的 not。filter:过滤条件。range:条件筛选范围。gt:大于,相当于关系型数据库中的 >。gte:大于等于,相当于关系型数据库中的 >=。lt:小于,相当于关系型数据库中的

2401_84160361的博客 2421

Elasticsearch分布式全文搜索引擎

文章目录一、Elasticsearch 是什么?二、ES安装1、安装软件2、启动失败问题解决三、ES入门一、数据格式二、索引三、文档操作四、映射操作五、高级查询 一、Elasticsearch 是什么? Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器,简称为ES。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。 二、ES安装 Elasti

weixin_45321681的博客 1035
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