操作索引

1.1.基本概念

Elasticsearch也是基於Lucene的全文檢索庫，本質也是存儲數據，很多概念與MySQL類似的。

對比關係：

索引（indices）--------------------------------Databases 數據庫

類型（type）-----------------------------Table 數據表

     文檔（Document）----------------Row 行

	   字段（Field）-------------------Columns 列

詳細說明：

概念	說明
索引庫（indices)	indices是index的複數，代表許多的索引，
類型（type）	類型是模擬mysql中的table概念，一個索引庫下可以有不同類型的索引，比如商品索引，訂單索引，其數據格式不同。不過這會導致索引庫混亂，因此未來版本中會移除這個概念
文檔（document）	存入索引庫原始的數據。比如每一條商品信息，就是一個文檔
字段（field）	文檔中的屬性
映射配置（mappings）	字段的數據類型、屬性、是否索引、是否存儲等特性

是不是與Lucene和solr中的概念類似。

另外，在SolrCloud中，有一些集羣相關的概念，在Elasticsearch也有類似的：

索引集（Indices，index的複數）：邏輯上的完整索引
分片（shard）：數據拆分後的各個部分
副本（replica）：每個分片的複製

要注意的是：Elasticsearch本身就是分佈式的，因此即便你只有一個節點，Elasticsearch默認也會對你的數據進行分片和副本操作，當你向集羣添加新數據時，數據也會在新加入的節點中進行平衡。

1.2.創建索引

1.2.1.語法

Elasticsearch採用Rest風格API，因此其API就是一次http請求，你可以用任何工具發起http請求

創建索引的請求格式：

請求方式：PUT
請求路徑：/索引庫名

請求參數：json格式：

{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 2
      }
}

settings：索引庫的設置
- number_of_shards：分片數量
- number_of_replicas：副本數量

1.2.2.使用kibana創建

kibana的控制檯，可以對http請求進行簡化，示例：

相當於是省去了elasticsearch的服務器地址

而且還有語法提示，非常舒服。

1.3.查看索引設置

語法

Get請求可以幫我們查看索引信息，格式：

GET /索引庫名

或者，我們可以使用*來查詢所有索引庫配置：

1.4.刪除索引

刪除索引使用DELETE請求

語法

DELETE /索引庫名

示例

再次查看xiaoge：

當然，我們也可以用HEAD請求，查看索引是否存在：

1.5.映射配置

索引有了，接下來肯定是添加數據。但是，在添加數據之前必須定義映射。

什麼是映射？

映射是定義文檔的過程，文檔包含哪些字段，這些字段是否保存，是否索引，是否分詞等

只有配置清楚，Elasticsearch纔會幫我們進行索引庫的創建（不一定）

1.5.1.創建映射字段

語法

請求方式依然是PUT

PUT /索引庫名/_mapping/類型名稱
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "類型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分詞器"
    }
  }
}

類型名稱：就是前面將的type的概念，類似於數據庫中的不同表
字段名：任意填寫，可以指定許多屬性，例如：
type：類型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，默認爲true
store：是否存儲，默認爲false
analyzer：分詞器，這裏的ik_max_word即使用ik分詞器

示例

發起請求：

PUT xiaoge/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

響應結果：

{
  "acknowledged": true
}

1.5.2.查看映射關係

語法：

GET /索引庫名/_mapping

示例：

GET /xiaoge/_mapping

響應：

{
  "xiaoge": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.5.3.字段屬性詳解

1.5.3.1.type

Elasticsearch中支持的數據類型非常豐富：

常用類型：

String類型，又分兩種：
- text：可分詞，不可參與聚合
- keyword：不可分詞，數據會作爲完整字段進行匹配，可以參與聚合
Numerical：數值類型，分兩類
- 基本數據類型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮點數的高精度類型：scaled_float
  - 需要指定一個精度因子，比如10或100。elasticsearch會把真實值乘以這個因子後存儲，取出時再還原。
Date：日期類型

elasticsearch可以對日期格式化爲字符串存儲，但是建議我們存儲爲毫秒值，存儲爲long，節省空間。

1.5.3.2.index

index影響字段的索引情況。

true：字段會被索引，則可以用來進行搜索。默認值就是true
false：字段不會被索引，不能用來搜索

index的默認值就是true，也就是說你不進行任何配置，所有字段都會被索引。

但是有些字段是我們不希望被索引的，比如商品的圖片信息，就需要手動設置index爲false。

1.5.3.3.store

是否將數據進行額外存儲。

在學習lucene和solr時，我們知道如果一個字段的store設置爲false，那麼在文檔列表中就不會有這個字段的值，用戶的搜索結果中不會顯示出來。

但是在Elasticsearch中，即便store設置爲false，也可以搜索到結果。

原因是Elasticsearch在創建文檔索引時，會將文檔中的原始數據備份，保存到一個叫做_source的屬性中。而且我們可以通過過濾_source來選擇哪些要顯示，哪些不顯示。

而如果設置store爲true，就會在_source以外額外存儲一份數據，多餘，因此一般我們都會將store設置爲false，事實上，store的默認值就是false。

1.5.3.4.boost

激勵因子，這個與lucene中一樣

官方文檔：

1.6.新增數據

1.6.1.隨機生成id

通過POST請求，可以向一個已經存在的索引庫中添加數據。

語法：

POST /索引庫名/類型名
{
    "key":"value"
}

示例：

POST /xiaoge/goods/
{
    "title":"小米手機",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}

響應：

{
  "_index": "xiaoge",
  "_type": "goods",
  "_id": "qTzaknIByWDXgR99S9FK",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

通過kibana查看數據：

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

{
    "_index": "xiaoge",
    "_type": "goods",
    "_id": "qTzaknIByWDXgR99S9FK",
    "_score": 1,
    "_source": {
        "title": "小米手機",
        "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
        "price": 2699
    }
}

_source：源文檔信息，所有的數據都在裏面。
_id：這條文檔的唯一標示，與文檔自己的id字段沒有關聯

1.6.2.自定義id

如果我們想要自己新增的時候指定id，可以這麼做：

POST /索引庫名/類型/id值
{
    ...
}

示例：

POST /xiaoge/goods/2
{
    "title":"大米手機",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00
}

得到的數據：

GET /xiaoge/goods/2

{
  "_index": "xiaoge",
  "_type": "goods",
  "_id": "2",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "大米手機",
    "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price": 2899
  }
}

1.6.3.智能判斷

在Solr中，新增數據時，只能使用提前配置好映射屬性的字段，否則就會報錯。

不過在Elasticsearch中並沒有這樣的規定。

事實上Elasticsearch非常智能，你不需要給索引庫設置任何mapping映射，它也可以根據你輸入的數據來判斷類型，動態添加數據映射。

測試一下：

POST /xiaoge/goods/3
{
    "title":"超米手機",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "stock": 200,
    "saleable":true
}

我們額外添加了stock庫存，和saleable是否上架兩個字段。

來看結果：

GET /xiaoge/goods/3

{
  "_index": "xiaoge",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "超米手機",
    "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price": 2899,
    "stock": 200,
    "saleable": true
  }
}

在看下索引庫的映射關係:

GET /xiaoge/_mapping

{
  "xiaoge": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "saleable": {
            "type": "boolean"
          },
          "stock": {
            "type": "long"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

stock和saleable都被成功映射了。

1.7.修改數據

把剛纔新增的請求方式改爲PUT，就是修改了。不過修改必須指定id，

id對應文檔存在，則修改
id對應文檔不存在，則新增

比如，我們把id爲3的數據進行修改：

PUT /xiaoge/goods/3
{
    "title":"超大米手機",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":3899.00,
    "stock": 100,
    "saleable":true
}

結果：

GET /xiaoge/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "_id": "3"
    }
  }
}

{
  "took": 35,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "xiaoge",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "title": "超大米手機",
          "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
          "price": 3899,
          "stock": 100,
          "saleable": true
        }
      }
    ]
  }
}

1.8.刪除數據

刪除使用DELETE請求，同樣，需要根據id進行刪除：

語法

DELETE /索引庫名/類型名/id值

示例：

操作索引

操作索引

1.1.基本概念

1.2.創建索引

1.2.1.語法

1.2.2.使用kibana創建

1.3.查看索引設置

1.4.刪除索引

1.5.映射配置

1.5.1.創建映射字段

1.5.2.查看映射關係

1.5.3.字段屬性詳解

1.5.3.1.type

1.5.3.2.index

1.5.3.3.store

1.5.3.4.boost

1.6.新增數據

1.6.1.隨機生成id

1.6.2.自定義id

1.6.3.智能判斷

1.7.修改數據

1.8.刪除數據

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