前言

本文记录 ES 的一些基本操作，就是对官方文档的一些整理，按自己的习惯重新排版，凑合着看。官方的更详细，建议看官方的。

下文以 books 为索引名举例。

新增

添加单个文档 (没有索引会自动创建)

POST books/_doc
{"name": "Snow Crash", "author": "Neal Stephenson", "release_date": "1992-06-01", "age": 18}

不指定 id，会随机生成，如果需要指定 id，使用 POST books/_doc/id

还可以使用 put 的方式新增，例入 POST books/_doc/id，这种方式必须带 id，否则会报错

以上两种方式，如果带上了 id，就是不存在就插入，存在旧更新

更新

总结 （有三种方式）：

• POST 更新
  • 如果 URL 带 _update，更新前会对比新旧数据，如果新旧数据完全相同，将不会进行任何操作 noop，不会影响序列号、版本号信息。
  • 如果 URI 不带 _update，不会检查原数据，都会显示 updated
• PUT 更新
  • 路径没法带 _update，每次都会更新显示 updated

例如有原数据

{"name": "zhangsan","age": 18
}

POST 访问：（路径带_update）

需要在参数外套一层 doc，这种方式不影响其他字段

POST /books/_update/1
{"doc": {"name": "lisi"}
}// 执行之后原数据变成
{"name": "lisi","age": 18
}

POST 访问：（路径不带_update）

和带 id 新增的语法是一样的，不存在就是插入，存在就是更新。这种方式会清空其他字段

POST /books/_doc/1
{"name": "lisi"
}// 执行之后原数据变成
{"name": "lisi"
}

PUT 访问：（路径不能带_update）

效果同第 2 点

PUT /books/_doc/1
{"name": "lisi"
}

删除

DELETE /books/_doc/1POST /books/_delete_by_query
{查询条件...}

搜索

官方实例数据：account. json

使用 [Bulk API](Bulk API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic) 来批量插入，没有安装 kibana 也可以用 postman 导入

如果插入记录搜索不到，可能是索引未来得及刷新，可以手动触发

POST /article/_refresh

根据 id 获取文档

// 获取带元数据的
GET /bank/_doc/1
// 获取不带元数据的
GET /bank/_source/1
// 判断文档是否存在
HEAD /bank/_doc/1

使用 HEAD 只会返回 {} 空对象，可以根据请求是否 404 判断文档是否存在

_search 命令搜索

注意：如果你用 es-client 连接的 es，请将 GET 换成 POST，否则查询无效

原因是 GET 请求没有带上 body 参数

默认只会返回最先匹配到的 10 条文档

GET /bank/_search

返回结果：

took：检索花费时间，单位毫秒（从节点收到查询到将数据返回客户端之前）

timed_out： 布尔类型，检索是否超时

hits： 命中的记录

total.value： 总记录的数量

hits.total： 所有命中的记录

搜索全部

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

排序

Sort search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

GET /bank/_search
{"sort": [{"account_number": "desc"},{"balance": { // 两种写法都行"order": "asc"}}]
}

sort ：排序条件，先对 account_number 降序，如果 account_number 相同，再对 balance 升序

其他排序参数

GET /bank/_search
{"sort": [{"arr": {"order": "desc", // 排序"mode": "min", // 排序模式"missing": "_last" // 缺失值处理}}]
}

排序模式

用于对数组或多值字段排序。比如有数据如下

{"age": 25,"arr": [11000,23234]
}

arr 字段就是多值字段。

升序排序的默认排序模式是 min 。默认的降序排序模式是 max

mode	说明
min	选择最低值
max	选择最高值
sum	总和作为排序值
avg	平均值作为排序值
median	中位数作为排序值

缺失值处理

顾名思义，就是排序时，没有该字段的文档排前面还是排后面。

missing 值可以设置为 _last 、 _first，默认为 _last

分页

Paginate search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

查询方式	数据量	实时查询	排序	跳页	适用场景
form+size 浅分页	小	支持	支持	支持	实时查询，跳页查询
scroll 标准方式	大	不支持	支持	不支持	深度分页，有序的批量查询
scroll_scan 滚动扫描	大	不支持	不支持	不支持	深度分页，无需的批量查询
search_after 分页	大	支持	支持	不支持	深度分页，数据批量导出

from + size

默认返回前 10 个结果。可以使用 from 和 size 参数，from 定义要跳过的命中数，默认 0，size 是返回的最大命中数。类比 mysql 中的 limit 0,10

默认情况下，无法使用 from 和 size 来翻阅超过 10,000 个匹配项。也就是前 10000 条数据可以用这种方式分页。如果数据太多，请使用search_after

GET /bank/_search
{"from": 0,"size": 10
}

search_after

注意：搜索必须指定排序字段，否则获取不到 search_after 需要的参数。

使用步骤：
一、第一页不需要使用 search_after

// 查询
GET /bank/_search
{"sort": [ // 必须指定排序字段"account_number","age"]
}// 响应
{..."hits": {..."hits": [{..."sort": [ 0, 29]}]}
}

第二页的搜索，就带上前一页的 hits.sort 中的参数

GET /bank/_search
{"search_after": [0, 29],"sort": [ // 必须指定排序字段"account_number","age"]
}

TODO PIT

A 查询数据，B 同时在插入数据，为了解决 A 两次查询的数据不一致，可以使用 point int time

检索选定的字段

Retrieve selected fields from a search | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

关键词 fields，可以指定返回字段和格式

搜索 API

Query DSL | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

Search API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

query 和 filter

query 就是普通的查询，会计算分数。

filter 不会计算分数，es 还会自动缓存常用的过滤器提高性能

说明：Query and filter context | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

用法：Boolean query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

复合查询

Compound queries | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

全文查询

intervals 文本灵活查询

Intervals query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

允许用户精确控制查询词在文档中出现的先后关系，实现了对 terms 顺序、terms 之间的距离以及它们之间的包含关系的灵活控制

match 模糊查询

Match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

对基本类型，是精确匹配（比如 long、日期等）。对字符串是模糊查询，对查询的值分词，对分词的结果一一进入倒排索引去匹配

GET /ft/_search
{"query": {"match" : {"my_text":{"query": "my when","operator": "or"}}}
}

解释：查找 my_text 字段中包含 my 或者 when 的文档。

query： 需要查询的内容

operator：默认是 or，如果改成 and，就需要 my_text 中同时包含 when 和 my

analyzer：分词器，默认使用字段的分词器

prefix 前缀查询

GET /ft/_search
{"query": {"prefix": {"my_text": {"value": "favo"}}}
}

匹配 my_text 中以 favo 开头的，注意是不能分词的，也就是 my fa 查不到 cold my favourite food，但是用 favo 可以找到

match_bool_prefix 分词前缀查询

prefix 不能分词，那么 match_bool_prefix 就来了

GET /ft/_search
{"query": {"match_bool_prefix": {"my_text": {"query": "quick brown f"}}}
}

解释：先分词，最后一个词按前缀处理，前面的词语直接匹配，只要有一个命中就可以

匹配 quick brown fox 和 two quick brown ferrets 和 the fox is quick and brown

match_phrase 短语匹配查询

顾名思义，match 会分词，match_phrase 不会分词

GET /ft/_search
{"query": {"match_phrase": {"my_text": {"query": "wo shi"}}}
}

match_phrase_prefix 短语前缀匹配查询

GET /ft/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"my_text": {"query": "quick brown f"}}}
}

与 match_bool_prefix 的区别就是不分词，匹配 quick brown fox 和two quick brown ferrets，不匹配 the fox is quick and brown

combined_fields 组合多字段查询

Combined fields | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

这个有点不太理解。

GET /ft/_search
{"query": {"combined_fields": {"query": "ren shui","fields": ["title","my_text"],"operator": "and"}}
}

解释：效果类似于将 title 和 my_text 两个字段合并成一个，再执行查询

注意，我把 operator 改成 and 了，但是只要 title 和 my_text 组合起来，包含了 ren 和 shui 就能命中

multi_match 多字段查询

Multi-match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

在 match 查询的基础上，允许多字段查询

GET /ft/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "ren shui","fields": ["title","my_text"],"operator": "and"}}
}

解释：我把 operator 改成了 and，那么需要 title 同时包含 ren 和 shui 两个词，或者 my_text 同时包含两个词，才能命中。和 combined_fields 有区别的。

总结

没啥好总结的，吐槽一句，官方文档对新手不太友好。新手需要的是快速使用，怎么调 api

参考

【ElasticSearch（四）】PUT&POST更新数据、DELETE删除数据、_bulk批量操作 - musecho - 博客园 (cnblogs.com)