Elasticsearch 介紹
- Elasticsearch 是一個高度可擴展且開源的全文檢索和分析引擎。可以快速且近實時地存儲，檢索以及分析海量數據。
Elasticsearch 應用場景：
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提供搜索和自動完成功能。
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ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana )，Logstash收集數據或日志，Elasticsearch聚合統計分析數據，Kibana可視化。
為什么不用Mysql？
- 為什么不用Mysql？
解答：Mysql在做模糊查詢時，使用左模糊不會走索引，會遍歷全表，速度比較慢。
Mysql數據庫並不支持分詞。
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Elasticsearch搜索到的數據，是可以根據評分排序或過濾的。
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Elasticsearch會對數據進行分詞，支持相關性查詢，不是完全准確的關鍵字也能搜出相關的結果
Elasticsearch底層
- Elasticsearch是基於倒排索引的。
倒排索引(Inverted index)，也常被稱為反向索引，被用來存儲在全文搜索下某個單詞在文檔中的存儲位置的映射。
它是文檔檢索系統中最常用的數據結構。通過倒排索引，可以根據單詞快速獲取包含這個單詞的文檔列表。
一、概念
- Index(索引) ：
Elastic 數據管理的頂層單位就叫做 Index（索引）。類似單個數據庫。
- Document(文檔)：
Index 里面單條的記錄稱為 Document（文檔）。許多條 Document 構成了一個 Index。
相當於關系型數據庫中的表中的一行記錄。
Document 使用 JSON 格式表示。
- Type(類型)：
Type其相當於關系型數據庫中的表。
Document 可以分組。比如weather這個Index里面，可以按城市分組（北京和上海），也可以按氣候分組。
這種分組就叫做 Type，它是虛擬的邏輯分組，用來過濾 Document。
不同的 Type 中同一個字段 應該有相似的結構（schema），舉例來說，id字段不能在這個組是字符串，在另一個組是數值。這是與關系型數據庫的表的一個區別。
Type是通過mapping定義的。mapping中主要包括字段名、字段數據類型和字段索引類型這3個方面的定義，相當於關系型數據庫中的schema。
- Node 與 Cluster ：
單個 Elastic 實例稱為一個節點（node）。一組節點構成一個集群（cluster）。
- _shards(分片)：
分片。每個索引有一個或多個分片，索引的數據被分配到各個分片上，分片有助於橫向擴展，N個分片會被盡可能平均地（rebalance）分配在不同的節點上。
水平拓展，減小單個節點的壓力，提高性能。
- replica(副本)：
故障轉移，容錯。在 shard/node 故障的情況下提供了高可用性。
二、常用請求：
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POST請求 ：新建記錄
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PUT請求： 更新記錄
PUT和POST的區別，詳情見： https://www.cnblogs.com/zklidd/p/6114302.html -
DELETE請求 ：刪除記錄。
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GET 請求：查看記錄
三、常用命令
- es查詢所有記錄:
使用 GET 方法，直接請求/Index/Type/_search，就會返回所有記錄。
- es根據id查詢：
使用 GET 方法，直接請求/Index/Type/Id。
GET 索引名稱/類型名稱/具體id
如果是在服務器中，也可以使用以下命令：
curl -XGET http://es集群ip:9200/索引名稱/類型名稱/具體id?pretty
- es查看所有索引：
以下的v是用來要求在結果中返回表頭的.
GET /_cat/indices?v
- es新增記錄:
向指定的 /Index/Type 發送 POST 請求，就可以在 Index 里面新增一條記錄。比如，向/accounts/person發送請求，就可以新增一條人員記錄。
POST /索引名稱/類型名稱/
示例如下：
POST /accounts/person
{
"name": "lin",
"date": "2020-10-24",
"order_hour": "08",
"day": "20201024",
"area": "廣東"
}
也可以在服務器中，直接用curl去新增數據，示例如下：
curl -XPOST http://es集群ip:9200/accounts/person -d '{"name": "lin","date": "2020-10-24","order_hour": "08","day": "20201024","area": "廣東"}'
- es刪除記錄：
DELETE /索引名稱/類型名稱/具體的id
- es新增索引：
PUT /book #put /book 代表put請求，含義是添加一個索引，book是索引名
{
"settings": { #settings指的是設置索引，庫的屬性
"number_of_replicas": 1 #number_of_replicas:是備份數量
, "number_of_shards": 5 #number_of_shards:是分片數量
}
,"mappings": { #mappings是映射的含義 mappings里面包含類型也就是表的定義；
"novel":{ #novel 是自定義的指的是類型名，相當於表名
"properties":{ #properties 是屬性的意思；相當於里面放着表的屬性也就是列名
"name":{ #name是表的其中一個字段；
"type":"text", #type是表中name這個字段的數據類型
"analyzer":"ik_max_word", #analyzer 表示分詞的類型；
"index":true #index含義是是否要被檢索到，默認是true
},
"author":{ # author是一個字段名；
"type":"keyword", #keyword 是這個字段的類型；
"index":true
},
"price":{
"type":"long",
"index":true
},
"pubdate":{
"type":"date", #pubdate 的格式是date，日期類型；
"index":true,
"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" #format指的是日期的格式類型；
},
"decr":{
"type":"text",
"index":true
},
"count":{
"type":"long",
"index":false
}
}
}
}
}
參考資料：https://blog.csdn.net/weixin_52578409/article/details/110493719
- es新增字段：
格式如下：
PUT /索引名稱/_mapping/類型名稱
{
"properties": {
"屬性名稱": {
"type": "long"
}
}
}
示例如下：
PUT /index_order/_mapping/type_order
{
"properties": {
"delivery15kg": {
"type": "long"
}
}
}
- 參數 pretty=true 表示以易讀的格式返回。
GET 索引名稱/_search?pretty=true
- _search:
/_search：所有索引，所有type下的所有數據都搜索出來;
/index1/_search：指定一個index，搜索其下所有type的數據;
/index1,index2/_search：同時搜索兩個index下的數據;
/1,2/_search：按照通配符去匹配多個索引;
/index1/type1/_search：搜索一個index下指定的type的數據;
/index1/type1,type2/_search：可以搜索一個index下多個type的數據;
/index1,index2/type1,type2/_search：搜索多個index下的多個type的數據;
/_all/type1,type2/_search：_all，可以代表搜索所有index下的指定type的數據;
- 列出每個 Index 所包含的 Type：
GET 索引名稱/_mapping
- 分頁搜索的語法size：
GET /_search?size=10
GET /_search?size=10&from=0
GET /_search?size=10&from=20
四、返回內容：
格式如下：
{
"took": 80,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 19,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "order_dept",
"_type": "order_dept_hour",
"_id": "007",
"_score": 1,
"_source": {
"id": "20250816027R0030",
"dept_code": "020",
"order_date": "2025-08-27",
"order_num": 520,
"hour": "14"
}
}
}
具體的解釋如下：
took字段表示該操作的耗時（單位為毫秒），timed_out字段表示是否超時，
hits字段表示命中的記錄，里面子字段的含義如下。
* total：返回記錄數，本例是2條。
* max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
* hits：返回的記錄組成的數組。
* _score字段，表示匹配的程度，分值越高就代表越匹配。
* _source： 表示字段。
參考資料：
http://blog.itpub.net/29715045/viewspace-2653369/
https://blog.csdn.net/qq_29580525/article/details/80908523
https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5293250.html