04 elasticsearch索引的基本操作

本文档详细介绍了Elasticsearch中如何进行索引的基本操作,包括创建索引、设置索引规则、获取索引信息、更新以及删除索引。内容涵盖了不同数据类型如字符串、数值、日期和布尔值等,并探讨了PUT和POST在修改索引时的差异及注意事项。

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创建索引(put)

PUT /索引名/~类型名~/文档id
{请求体}

注:类型名8版本后弃用,可不写,默认为_doc;
PUT /test3/_doc/1
PUT /test1/typc1/1
{
  "name": "孙悟空",
  "age": 2000
}

执行命令

注意:version为1;result为created
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自动增加索引,数据也添加了
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es数据类型

  • 字符串类型
    text 、keyword
  • 数值类型
    long, integer, short, byte, double, float, half float, scaled float
  • 日期类型
    date
  • 布尔值类型
    boolean·
  • 二进制类型
    binary.
    等等……

创建索引规则(put)

(即表结构指定字段的类型)

PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

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获得索引信息(get)

GET test2

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如果文档字段没有指定,es会默认配置字段类型
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通过_cat可以获得es的默认信息

#获取数据库健康值
GET _cat/health 
# 查看索引库具体信息
GET _cat/indices?v

修改(put,psot)

  • 使用PUT
PUT /test3/_doc/1
{
 "name": "张三2",
 "birthday": "1999-01-11"
}

注意:version为2;result为updated;每次修改version加1.
弊端:如果某些字段不写,就去覆盖掉(置为空)
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  • 使用POST
    需要在doc下进行操作
POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "name": "法外狂徒张三"
  }
}

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删除索引(delete)

通过DELETE命令实现删除、根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录

DELETE test1

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本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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