入门
简单搜索
检查 ES 集群状态
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curl 'http://localhost:9200/?pretty'
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关系型数据库和ES字段的对应关系
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Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
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插入一条数据
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PUT /megacorp/employee/1 {
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
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查询文档
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GET /megacorp/employee/1
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搜索全部员工
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GET /megacorp/employee/_search
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搜索姓氏中包含**“Smith”**的员工
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GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
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使用 DSL(Domain Specific Language)特定领域语言**)**查询
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "Smith"
}
}
}
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找到姓氏为“Smith”的员工，但是我们只想得到年龄大于30岁的
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"range": {
"age": {
"gt": 30
}
}
},
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
}
}
}
}
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全文搜索
搜索所有喜欢**“rock climbing”**的员工
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
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短语搜索
要查询同时包含"rock"和"climbing"（并且是相邻的）的员工记录
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
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高亮我们的搜索
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"about": "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"about": {}
}
}
}
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分析
到所有职员中最大的共同点（兴趣爱好）是什么
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GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}
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所有姓"Smith"的人最大的共同点（兴趣爱好）
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GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
},
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests"
}
}
}
}
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统计每种兴趣下职员的平均年龄
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GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests"
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
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查看集群健康状态
索引
索引一个文档
使用自己的ID
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PUT /{index}/{type}/{id}
{
"field": "value",
...
}
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自增ID
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POST /website/blog/
{
"title": "My second blog entry",
"text": "Still trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
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检索文档
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GET /website/blog/123?pretty
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pretty
在任意的查询字符串中增加 pretty 参数，类似于上面的例子。会让Elasticsearch美化输出**(pretty-print)** JSON 响应以
便更加容易阅读。 _source 字段不会被美化，它的样子与我们输入的一致。
检索文档的一部分
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GET /website/blog/123?_source=title,text
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你只想得到 _source 字段而不要其他的元数据
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GET /website/blog/123/_source
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更新整个文档
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PUT /website/blog/123
{
"title": "My first blog entry",
"text": "I am starting to get the hang of this...",
"date": "2014/01/02"
}
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创建一个新文档
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POST /website/blog/
{ ... }
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不重复插入
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PUT /website/blog/123?op_type=create
{ ... }
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PUT /website/blog/123/_create
{ ... }
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删除文档
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DELETE /website/blog/123
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文档局部更新
添加一个 tags 字段和一个 views 字段：
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POST /website/blog/1/_update
{
"doc" : {
"tags" : [ "testing" ],
"views": 0
}
}
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检索多个文档
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GET /_mget
{
"docs": [
{
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": 2
},
{
"_index": "website",
"_type": "pageviews",
"_id": 1,
"_source": "views"
}
]
}
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如果你想检索的文档在同一个 _index 中（甚至在同一个 _type 中），你就可以在URL中定义一个默认的 _index 或
者 / index/ type 。
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GET /website/blog/_mget
{
"docs" : [
{ "_id" : 2 },
{ "_type" : "pageviews", "_id" : 1 }
]
}
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如果所有文档具有相同 _index 和 _type
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GET /website/blog/_mget
{
"ids" : [ "2", "1" ]
}
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bulk API
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{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...
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搜索
空搜索
查询所有类型为 tweet 并在 tweet 字段中包含 elasticsearch 字符的文档
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GET /_all/tweet/_search?q=tweet:elasticsearch
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返回包含 “mary” 字符的所有文档的简单搜索
用户的名字是“Mary”
“Mary”发的六个推文
针对“@mary”的一个推文
映射及分析
查看 mapping
结构化查询 Query DSL
匹配所有的文档
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GET /_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
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使用 match 查询子句用来找寻在 tweet 字段中找寻包含 elasticsearch 的成员
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{
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
}
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自定义分析器
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PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": { ... custom character filters ... },
"tokenizer": { ... custom tokenizers ... },
"filter": { ... custom token filters ... },
"analyzer": { ... custom analyzers ... }
}
}
}
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