ElasticSearch的一些CRUD操作

参考链接：http://www.macrozheng.com/#/reference/elasticsearch_start

集群状态查看

• 查看集群健康状态

GET /_cat/health?v

• 查看节点状态

GET /_cat/nodes?v

• 查看所有索引信息

GET /_cat/indices?v

索引操作

• 创建索引并查看

PUT /customer
GET /_cat/indices?v

• 删除索引并查看

DELETE /customer
GET /_cat/indices?v

类型操作

• 查看文档的类型

GET /bank/account/_mapping

CRUD

# 添加一个索引
PUT /demo_index/?pretty

# 添加一个索引，并且里面包含一个id是1的文档。_doc是文档类型
PUT /book/_doc/1
{
  "name":"测试数据1",
  "descreption":"这是一个描述",
  "studymodle":"000001",
  "price":88.88,
  "timestamp":"2021年4月12日14:10:23",
  "tags":["elastic stack","kibana"]
}

PUT /book/_doc/2
{
  "name":"测试数据2",
  "descreption":"这是一个描述",
  "studymodle":"000001",
  "price":88.88,
  "timestamp":"2021年4月12日14:10:23",
  "tags":["elastic stack","kibana"]
}

# 获取索引里对应id的信息
GET /book/_doc/2

# 修改文档里的部分信息(过时的请求路径)
POST /book/_doc/2/_update
{
  "doc":{
    "name":"这是一个修改过的测试文档"
  }
}

# 修改文档里的部分信息(推荐使用的请求路径)
POST /book/_update/2
{
  "doc":{
    "name":"这是一个用新的请求路径修改的测试文档"
  }
}

# 删除一个文档
DELETE /book/_doc/1

# 自动生成id。生成的id是用GUID算法生成的字符串，在es集群和分布式集群当中都不会冲突
POST /book/_doc
{
  "testfile":"测试字段"
}

# 定制_source返回的字段数据
GET /book/_doc/2?_source_includes=name,price

# 使用脚本更新
POST /book/_update/5
{
  "script": "ctx._source.price+=1"
}

数据搜索

搜索入门

• 搜索全部

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

• 分页搜索，from表示偏移量，从0开始，size表示每页显示的数量

GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 0,
  "size": 10
}

• 搜索排序，使用sort表示，例如按balance字段降序排列

GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}

• 搜索并返回指定字段内容，使用_source表示，例如只返回account_number和balance两个字段内容

GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["account_number", "balance"]
}

条件搜索

• 条件搜索，使用match表示匹配条件，例如搜索出account_number为20的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": 20
    }
  }
}

• 文本类型字段的条件搜索，例如搜索address字段中包含mill的文档，对比上一条搜索可以发现，对于数值类型match操作使用的是精确匹配，对于文本类型使用的是模糊匹配

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "_source": [
    "address",
    "account_number"
  ]
}

• 短语匹配搜索，使用match_phrase表示，例如搜索address字段中同时包含mill和lane的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill lane"
    }
  }
}

组合搜索

• 组合搜索，使用bool来进行组合，must表示同时满足，例如搜索address字段中同时包含mill和lane的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

• 组合搜索，should表示满足其中任意一个，搜索address字段中包含mill或者lane的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

• 组合搜索，must_not表示同时不满足，例如搜索address字段中不包含mill且不包含lane的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

• 组合搜索，组合must和must_not，例如搜索age字段等于40且state字段不包含ID的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "age": "40" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "state": "ID" } }
      ]
    }
  }
}

过滤搜索

• 搜索过滤，使用filter来表示，例如过滤出balance字段在20000~30000的文档

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": { "match_all": {} },
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": 20000,
            "lte": 30000
          }
        }
      }
    }
  }
}

搜索聚合

• 对搜索结果进行聚合，使用aggs来表示，类似于MySql中的group by，例如对state字段进行聚合，统计出相同state的文档数量

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      }
    }
  }
}

• 嵌套聚合，例如对state字段进行聚合，统计出相同state的文档数量，再统计出balance的平均值

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 对聚合搜索的结果进行排序，例如按balance的平均值降序排列

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword",
        "order": {
          "average_balance": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 按字段值的范围进行分段聚合，例如分段范围为age字段的[20,30] [30,40] [40,50]，之后按gender统计文档个数和balance的平均值

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 20,
            "to": 30
          },
          {
            "from": 30,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 50
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_gender": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          },
          "aggs": {
            "average_balance": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}