ELK（四）—els基本操作

目录

  • elasticsearch基本概念
    • RESTful API
    • 创建非结构化索引
      • （增）创建空索引
      • （删）删除索引
      • （改）插入数据
      • （改）数据更新
      • （查）搜索数据（id）
      • （查）搜索数据（全部）
      • （查）关键字搜索数据
      • （查）DSL搜索
      • 其他（聚合）

elasticsearch基本概念

Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，用于全文搜索、分析和可视化大规模数据。以下是 Elasticsearch 中一些基本概念：

  1. 索引（Index）：
    • Elasticsearch 中的数据存储单元，类似于传统数据库中的数据库。每个索引包含一组相关的文档。
  2. 文档（Document）：
    • 索引中的基本信息单元，可以是 JSON、XML、或其他格式的数据。文档是 Elasticsearch 中可被索引和搜索的基本数据单元。
  3. 类型（Type）（在7.x版本之前）：
    • Elasticsearch 6.x及更早版本中，索引可以包含一个或多个类型，每个类型定义了文档的结构。从 Elasticsearch 7.x 开始，不再支持多类型，一个索引只有一个默认类型 “_doc”。
  4. 映射（Mapping）：
    • 定义了索引中的文档结构，包括每个字段的类型和属性。映射在创建索引时自动创建，也可以手动定义。
  5. 节点（Node）：
    • Elasticsearch 集群中的单个服务器，用于存储数据和执行数据操作。每个节点属于一个集群，并且有唯一的名称。
  6. 集群（Cluster）：
    • 由一个或多个节点组成的集合，共同存储数据并提供联合的搜索能力。集群有一个唯一的名称。
  7. 分片（Shard）：
    • 索引可以被分割成多个分片，每个分片是一个独立的索引。分片允许数据水平扩展，提高并发性能。
  8. 副本（Replica）：
    • 每个分片可以有零个或多个副本。副本是分片的精确拷贝，用于提高高可用性和故障恢复。
  9. 查询（Query）：
    • 用于搜索 Elasticsearch 中文档的条件。可以通过查询DSL（Domain Specific Language）来构建各种类型的查询。
  10. 聚合（Aggregation）：
    • 用于分析和统计数据的机制，可以计算平均值、总和、最小值等。
  11. 索引别名（Index Alias）：
    • 为索引提供一个可读的名称，可以用于简化索引操作和在查询中引用多个索引。
  12. 分析器（Analyzer）：
    • 用于在索引和查询阶段处理文本数据的组件，包括分词、小写化、去停用词等。
  13. 倒排索引（Inverted Index）：
    • Elasticsearch 使用倒排索引来加速搜索，它记录了每个词项出现在哪些文档中。

这些是 Elasticsearch 中一些基本的概念，了解它们有助于更好地理解和使用 Elasticsearch 进行数据存储和检索。

RESTful API

在Elasticsearch中，提供了功能丰富的RESTful API的操作，包括基本的CRUD、创建索引、删除索引等操作。

创建非结构化索引

在Lucene中，创建索引是需要定义字段名称以及字段的类型的，在Elasticsearch中提供了非结构化的索引，就是不需要创建索引结构，即可写入数据到索引中，实际上在Elasticsearch底层会进行结构化操作，此操作对用户是透明的。

（增）创建空索引

PUT /elk
{"settings":{"index":{"number_of_shards":"2","number_of_replicas":"0"}}
}

这里我选择postman进行测试。

image.png

去elasticsearch-head看是否索引创建是否成功。

image.png

可以看到索引已经创建成功了。

（删）删除索引

DELETE /elk
{"acknowledged": true
}

在postman中进行删除操作

image.png

检查是否删除成功

image.png

可以看到已经删除成功了

（改）插入数据

上面我们已经学会了如何创建好删除索引，现在我们进行数据的添加操作。

URL规则：
POST /{索引}/{类型}/{id}

插入如下数据。

{
"id":1001,
"name":"王五",
"age":18,
"sex":"男"
}

image.png

postman中显示插入成功了。

浏览器上是否也是插入成功呢？

image.png

可以看到数据已经成功插入了。

（改）数据更新

在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。

{
"id":1001,
"name":"王老五",
"age":55,
"sex":"男"
}

image.png

image.png

服务器中的数据也成功更新了。

问题与探究问题与探究问题与探究

可以看到数据已经被覆盖了。问题来了，可以局部更新吗？ – 可以的。前面不是说，文档数据不能更新吗？
其实是这样的：在内部，依然会查询到这个文档数据，然后进行覆盖操作，步骤如下：

  1. 从旧文档中检索JSON
  2. 修改它
  3. 删除旧文档
  4. 索引新文档
#注意：这里多了_update标识POST /haoke/_update/1001
{
"doc":{
"age":66
}
}

image.png

image.png

可以看到数据已经成功更新了。

我们需要id存在，否则会报错，也就是404

image.png

当id存在，我们可以往数据添加原先没有的数据。

image.png

image.png

（查）搜索数据（id）

GET /elk/_doc/id

image.png

我们也可以直接在elasticsearch中进行搜索

image.png

（查）搜索数据（全部）

GET  /elk/_search

image.png

同样的，查询全部也可以直接在elasticsearch-head中的基本查询中进行搜索。

image.png

（查）关键字搜索数据

#格式
GET /elk/_search?q=字段名:对应值#查询年龄等于13的用户
GET /elk/_search?q=age:20

image.png

#查询年龄等于13的用户
GET /elk/_search?q=address:湖南

image.png

（查）DSL搜索

Elasticsearch的DSL（Domain-Specific Language）是一种查询语言，用于在Elasticsearch中执行搜索操作。DSL允许用户以结构化的方式构建复杂的查询，以满足不同的搜索需求。DSL查询通常以JSON格式表示，并包含各种查询和过滤条件。

以下是一些常见的DSL查询语法和查询类型的详细解释：

  1. Match Query:
    Match查询用于执行全文本搜索，它会在指定的字段中查找包含特定词语的文档。

    {"query": {"match": {"field_name": "search_term"}}
}

    匹配年龄为20的数据

    POST /elk/_search
#请求体
{"query" : {"match" : {"age" : 23}}
}

    image.png

    匹配多个姓名数据

    POST /elk/_search
#请求数据
{"query" : {"match" : {"name" : "张四 李三 王老五"}}
}

    image.png

    高亮显示

    POST /elk/_search
#请求数据
{"query": {"match": {"name": "王老五"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}

    image.png

  2. Term Query:
    Term查询用于匹配确切的词语。它通常用于精确匹配，而不进行全文本搜索。

    {"query": {"term": {"field_name": "exact_term"}}
}

  3. Bool Query: Bool查询允许将多个查询组合在一起，并使用逻辑运算符（must、must_not、should）来定义查询逻辑。

    {"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "field1": "value1" } },{ "term": { "field2": "value2" } }],"must_not": [{ "range": { "field3": { "gte": "2022-01-01" } } }],"should": [{ "term": { "field4": "value3" } }]}}
}

    查询年龄大于18岁的男性用户。

    POST /elk/user/_search
#请求数据
{"query": {"bool": {"filter": {"range": {"age": {"gt": 18}}},"must": {"match": {"sex": "男"}}}}
}

  4. Range Query:
    Range查询用于匹配指定范围内的值。

    {"query": {"range": {"field_name": {"gte": "min_value","lte": "max_value"}}}
}

  5. Wildcard Query:
    通配符查询允许使用通配符进行模糊匹配。

    {"query": {"wildcard": {"field_name": "search*term"}}
}

  6. Nested Query:
    Nested查询用于在嵌套文档中执行查询。

    {"query": {"nested": {"path": "nested_field","query": {"match": {"nested_field.property": "value"}}}}
}

这些是一些基本的DSL查询示例。在实际应用中，可以将这些查询类型组合使用，以满足特定的搜索需求。此外，Elasticsearch还支持聚合（Aggregation）、排序（Sorting）、分页（Pagination）等高级功能，可以进一步扩展查询的能力。

其他（聚合）

在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。

POST /elk/_search
{"aggs": {"all_interests": {"terms": {"field": "age"}}}
}

image.png

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