1. 索引介紹
You know, for search (and analysis)
一個 Elasticsearch 集羣可以 包含多個 索引(index)，相應的每個索引可以包含多個 類型(type) 。 這些不同的類型存儲着多個 文檔 ，每個文檔又有多個屬性 。
- 索引（名詞）：
如前所述，一個 索引 類似於傳統關係數據庫中的一個 數據庫 ，是一個存儲關係型文檔的地方。 索引 (index) 的複數詞爲 indices 或 indexes 。 - 索引（動詞）：
索引一個文檔 就是存儲一個文檔到一個 索引 （名詞）中以便被檢索和查詢。這非常類似於 SQL 語句中的 INSERT 關鍵詞，除了文檔已存在時，新文檔會替換舊文檔情況之外。 - 倒排索引：
關係型數據庫通過增加一個 索引 比如一個 B樹（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升數據檢索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一個叫做 倒排索引 的結構來達到相同的目的。一個文檔中的每一個屬性都是 被索引 的（有一個倒排索引）和可搜索的。一個沒有倒排索引的屬性是不能被搜索到的。
以 員工文檔 的形式存儲：一個文檔代表一個員工。存儲數據到 Elasticsearch 的行爲叫做 索引 ，但在索引一個文檔之前，需要確定將文檔存儲在哪裏;對於員工目錄,有以下需求：
- 每個員工索引一個文檔，文檔包含該員工的所有信息。
- 每個文檔都將是 employee 類型 。
- 該類型位於 索引 megacorp 內。
- 該索引保存在我們的 Elasticsearch 集羣中。
在kibana上進行操作如下：
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
2. 文檔檢索
執行 一個 HTTP GET 請求並指定文檔的地址——索引庫、類型和ID。 使用這三個信息可以返回原始的 JSON 文檔：
GET /megacorp/employee/1
返回結果包含了文檔的一些元數據，以及 _source 屬性，內容是 John Smith 僱員的原始 JSON 文檔：
{
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
}
使用search請求來搜索所有僱員：
GET /megacorp/employee/_search
返回結果包括了所有三個文檔，放在數組 hits 中。一個搜索默認返回十條結果,返回結果不僅告知匹配了哪些文檔，還包含了整個文檔本身：顯示搜索結果給最終用戶所需的全部信息:
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": { ... },
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Douglas",
"last_name": "Fir",
"age": 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}
搜索姓氏爲 Smith 的僱員，涉及到一個 查詢字符串 （query-string） 搜索，因爲我們通過一個URL參數來傳遞查詢信息給搜索接口：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
在請求路徑中使用 _search 端點，並將查詢本身賦值給參數 q= 。返回結果給出了所有的 Smith：
{
...
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
...
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}