先打开Kibana:http://192.168.56.10:5601/app/kibana
_CAT
1.GET /_cat/nodes:查看所有节点
如:http://192.168.56.10:9200/_cat/nodes
127.0.0.1 61 91 11 0.08 0.49 0.87 dilm * 0adeb7852e00
注:*表示集群中的主节点
2.GET /_cat/health:查看es健康状况
如: http://192.168.56.10:9200/_cat/health
1588332616 11:30:16 elasticsearch green 1 1 3 3 0 0 0 0 - 100.0%
注:green表示健康值正常
3.GET /_cat/master:查看主节点
如: http://192.168.56.10:9200/_cat/master
vfpgxbusTC6-W3C2Np31EQ 127.0.0.1 127.0.0.1 0adeb7852e00
4.GET /_cat/indicies:查看所有索引 ,等价于mysql数据库的show databases
如: http://192.168.56.10:9200/_cat/indices
green open .kibana_task_manager_1 KWLtjcKRRuaV9so_v15WYg 1 0 2 0 39.8kb 39.8kb
green open .apm-agent-configuration cuwCpJ5ER0OYsSgAJ7bVYA 1 0 0 0 283b 283b
green open .kibana_1 PqK_LdUYRpWMy4fK0tMSPw 1 0 7 0 31.2kb 31.2kb
新增一个文档
在postman里PUT请求http://192.168.56.10:9200/customer/external/1
入参{"name":"haha"}
返回参数
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
PUT和POST都可以
POST新增。如果不指定id,会自动生成id。指定id就会修改这个数据,并新增版本号;
PUT可以新增也可以修改。PUT必须指定id;由于PUT需要指定id,我们一般用来做修改操作,不指定id会报错。
这些返回的JSON串的含义;这些带有下划线开头的,称为元数据,反映了当前的基本信息。
“_index”: “customer” 表明该数据在哪个数据库下;
“_type”: “external” 表明该数据在哪个类型下;
“_id”: “1” 表明被保存数据的id;
“_version”: 1, 被保存数据的版本
“result”: “created” 这里是创建了一条数据,如果重新put一条数据,则该状态会变为updated,并且版本号也会发生变化。
查看文档
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1
{
"_index": "customer",//在哪个索引
"_type": "external",//在哪个类型
"_id": "1",//记录id
"_version": 3,//版本号
"_seq_no": 6,//并发控制字段,每次更新都会+1,用来做乐观锁
"_primary_term": 1,//同上,主分片重新分配,如重启,就会变化
"found": true,
"_source": {
"name": "John Doe"
}
}
乐观锁修改,_seq_no、_primary_term
在postman里POST请求
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1?if_seq_no=6&if_primary_term=1
入参{"name":"jiji"}
只有当序列号匹配的时候,才进行修改,否则出现更新错误。
更新文档
1.POST更新文档,带有_update
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1/_update
入参必须在"doc"里
{
"doc": {
"name": "dd"
}
}
如果再次执行更新,则不执行任何操作,序列号也不发生变化。
POST更新方式,会对比原来的数据,和原来的相同,则不执行任何操作(version和_seq_no)都不变。
2.POST更新文档,不带_update
在更新过程中,重复执行更新操作,数据也能够更新成功,不会和原来的数据进行对比,version和_seq_no会变
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1
入参{"name":"dd"}
删除文档或索引
DELETE customer/external/1
DELETE customer
注:elasticsearch并没有提供删除类型的操作,只提供了删除索引和文档的操作。
eleasticsearch的批量操作-bulk
批量操作,当发生某一条执行发生失败时,其他的数据仍然能够接着执行,也就是说彼此之间是独立的。
实例1: 执行多条数据
POST customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"John Doe"}
实例2:对于整个索引执行批量操作
POST /_bulk
{"delete":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"title":"my first blog post"}
{"index":{"_index":"website","_type":"blog"}}
{"title":"my second blog post"}
{"update":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"my updated blog post"}}
导入测试数据
POST bank/account/_bulk
把accounts.json里的数据都粘贴在这里
ES支持两种基本方式检索
通过REST request uri 发送搜索参数 (uri +检索参数);
通过REST request body 来发送它们(uri+请求体);
uri+请求体进行检索
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "account_number": "asc" },
{"balance":"desc"}
]
}
get请求不能够携带请求体
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc
返回只有少量数据,这是因为存在分页查询;
Query DSL
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL,该查询语言非常全面。
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
返回部分字段
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": ["balance","firstname"]
}
match匹配查询
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": "20"
}
}
}
字符串,全文检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "kings"
}
}
}
match_phrase [短句匹配]
将需要匹配的值当成一整个单词(不分词)进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}
使用match的keyword
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address.keyword": "990 Mill"
}
}
}
查询结果,一条也未匹配到,修改匹配条件为“990 Mill Road”,能查询出一条数据。
文本字段的匹配,使用keyword,匹配的条件就是要显示字段的全部值,要进行精确匹配的。
match_phrase是做短语匹配,只要文本中包含匹配条件,就能匹配到。
multi_math【多字段匹配】
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": [
"state",
"address"
]
}
}
}
state或者address中包含mill,并且在查询过程中,会对于查询条件进行分词。
bool用来做复合查询
GET bank/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{"match":{"address":"mill"}},
{"match":{"gender":"M"}}
]
}
}
}
must:必须达到must所列举的所有条件
must_not,必须不匹配must_not所列举的所有条件。
should,应该满足should所列举的条件。
实例:查询gender=m,并且address=mill的数据
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
]
}
}
}
实例:查询gender=m,并且address=mill的数据,但是age不等于38的
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "38"
}
}
]
}
}
}
实例:匹配lastName应该等于Wallace的数据
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "18"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"lastname": "Wallace"
}
}
]
}
}
}
Filter【结果过滤】
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": "10000",
"lte": "20000"
}
}
}
}
}
}
这里先是查询所有匹配address=mill的文档,然后再根据10000<=balance<=20000进行过滤查询结果。
filter在使用过程中,并不会计算相关性得分
term
和match一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用match,其他非text字段匹配用term。
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"address": "mill Road"
}
}
}
一条也没有匹配到,而更换为match匹配时,能够匹配到32个文档,也就是说,全文检索字段用match,其他非text字段匹配用term。
Aggregation(执行聚合)
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL Group by和SQL聚合函数。在elasticsearch中,执行搜索返回this(命中结果),并且同时返回聚合结果,把以响应中的所有hits(命中结果)分隔开的能力。这是非常强大且有效的,你可以执行查询和多个聚合,并且在一次使用中得到各自的(任何一个的)返回结果,使用一次简洁和简化的API避免网络往返。
实例:搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄,但不显示这些人的详情
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "Mill"
}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age"
}
},
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "age"
}
},
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
},
"size": 0
}
按照年龄聚合,并且求这些年龄段的这些年龄段的平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}
查出所有年龄分布,并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"genderAgg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword"
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"ageBalanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}