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前言

ELK设置后抓日志非常好用，当然也不只是用于抓日志。功能强大，全文检索等等。

以下文章不定时更新。

ELK的ElasticStack概念
ELK的ElasticStack语法
ELK的ElasticStack安装
ELK的Logstash
ELK的Kibana
ELK的Filebeat

一、索引（数据库）

1、创建索引

由于没有幂等性，不能用post请求

2、获取索引

url没变，只是改成了get请求

全部索引

3、删除索引

url不变，请求变delete

二、文档（Row行）

1、创建文档

没有表的概念，直接在索引中添加数据。多次执行post请求，返回id不一样。所以post是非幂等性的。（幂等性每次执行都一样的结果），这里也可以用put的

这种是随机id


指定id

2、获取文档

3、修改文档

put是幂等性的（只有post是非幂等，delete、get、head都是幂等），put为全覆盖修改

post局部修改 用_update了

4、删除文档

5、高级查询（精辟）

文档：https://blog.csdn.net/qq_34263207/article/details/127849806

条件查询

q是查询的意思 q=title:华为，就是查询title中有华为字体的所有数据。

这种会把小米手机的也查询出来，应该是包含手机两个字的都出来了。

body方式条件查询

分页、指定、排序、范围查询

请求体 from是从哪一页开始 size是每页大小 下面的数据只显示了2条。

指定分页查询，只显示tilte字段信息出来，其他字段不显示出来。

排序语法，报错了，问题是排序的字段不能是字符串。json的时候 值不要上引号，直接用int类型的数字这种的才行。

这种请求体中 must类似于and，是同时满足的意思

should类似于or，或者的意思

filter过滤，range范围查询，价格大于5000的

全文检索、分组查询等

match就是全文检索

高亮显示

查询结果里面 对查询要高亮显示的字段做了特殊处理

这个会把原始数据也查出

价格size=0，会去掉原始数据，只查询出想要的分组数据

match查询

ES的查询有一个很大的特点就是分词。所以大家在使用ES的过程中脑子要始终有这么一个意识，你要查找的text是通过分词器分过词的，所以你去匹配的实际上是一个个被分词的片段。而你搜索的query也有可能会被分词，match就是一种会将你搜索的query进行分词的查询方法。我们结合例子来看！比如我们要查询的索引结构如下：
{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}
_index代表索引名称，_id代表该条数据唯一id，_source代表该条数据具体的结构。这里我们通过bookName字段来查询。输入query语句如下：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match": {"bookName":"test"}}
}
该条语句代表用match方式搜索索引为textbook中bookName可以匹配到test的语句。因为：
"bookName": "This is a test doc"
原文被分词器分词后包含test这个词语，所以可以正常被匹配出来。这个例子比较简单，我们换个复杂一点的例子：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match": {"bookName":"my test"}}
}
大家认为这个能否被匹配出来呢？原文中根本就没有my这个词语，那怎么被匹配出来？但实际上是可以匹配出来的。原因是match查询里，会对你查询的query也进行分词，也就是会将你的"my test"进行分词，得到my与test两个词语，然后用这两个词语分别去匹配文本，发现虽然my匹配不到，但是test可以匹配到，所以依然可以查出来。这个和我们传统的搜索方式确实存在差异，大家要注意。那这种搜索方式存在的价值是什么呢？其实还有蛮大用处的。比如我们的ES库存储的是很多的英文好词好句，然后用户想提高自己的英文写作，因此想搜索出一些比较好的表达加在自己的文章中，那这个时候对于用户来讲，严格的匹配方式大概率什么都搜不到，但是像match这样的搜索方式便非常合适。例如有个好句是这样的：If at first you don't succeed, try again.
然后用户用下面的方式搜索：If you don't success
用match就可以很好的匹配出来。

match_phrase查询

既然match的限制比较小，那如果我们需要这个限制更强一点用什么方式呢？match_phrase便是一个比较不错的选择。match_phrase和match一样也是会对你的搜索query进行分词，但是，不同的是它不是匹配到某一处分词的结果就算是匹配成功了，而是需要query中所有的词都匹配到，而且相对顺序还要一致，而且默认还是连续的，如此一来，限制就更多了。我们还是举个例子。比如还是刚刚的索引数据：{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}
如果我们还用刚刚的方式搜索：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":"my test"}}
}
这次是匹配不到结果的。那么怎样才能匹配到结果呢？只能是搜索原文中的连续字串：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":"is a test"}}
}
这样是可以匹配到结果的。但是如此一来限制可能太大了一点，所以官方还给了一个核心餐宿可以调整搜索的严格程度，这个参数叫slop，我们举个例子：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":{"query":"is test","slop":1}}}
}
比如我们将slop置为1，然后搜索"is test"，虽然is test中间省略了一个词语"a"，但是在slop为1的情况下是可以容忍你中间省略一个词语的，也可以搜索出来结果。以此类推，slop为2就可以省略两个词语了。大家可以根据自己的实际情况进行调整。另外我们可以发现，如果在搜索时添加了辅助参数（比如slop）我们搜索格式的层级要往下扩展一层，之前的"bookName":"my test"
要改为："bookName":{"query":"is test","slop":1
}
我们注意一下就好了。

multi_match查询

有了前面的基础，multi_match比较好理解。实际上就是可以从多个字段中去寻找我们要查找的query：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"multi_match": {"query" : "老坛","fields" : ["bookName", "author"]}}
}
比如这里我们是从bookName和author两个字段里去寻找老坛，虽然bookName没有，但是author可以匹配到，那也可以找到数据。所以本质上就是对bookName和author分别做了一次match：{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

term查询

term查询也是比较常用的一种查询方式，它和match的唯一区别就是match需要对query进行分词，而term是不会进行分词的，它会直接拿query整体和原文进行匹配。所以不理解的小伙伴使用起来可能会非常奇怪：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"term": {"bookName": "This is a test doc"}}
}
当我们用这种方式进行搜索时，明明要搜索的和被搜索的文本一模一样，确就是搜不出来。这就是因为我们去搜的实际上并不是原文本身，而是被分词的原文，在原文被分好的每一个词语里，没有一个词语是："This is a test doc"，那自然是什么都搜不到了。所以在这种情况下就只能用某一个词进行搜索才可以搜到：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"term": {"bookName": "This"}}
}

terms查询

terms查询事实上就是多个term查询取一个交集，也就是要满足多个term查询条件匹配出来的结果才可以查到，所以是比单纯的term条件更为严格了：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"terms": {"bookName": ["This", "is"]}}
}
比如这个例子，是要求原文中既有This这个词，又有is这个词才可以被查到，那按照这个规则我们是可以匹配到数据的：{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}
但是如果改成了一个不存在的词便匹配不到了：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"terms": {"bookName": ["This", "my"]}}
}

fuzzy查询

fuzzy是ES里面的模糊搜索，它可以借助term查询来进行理解。fuzzy和term一样，也不会将query进行分词，但是不同的是它在进行匹配时可以容忍你的词语拼写有错误，至于容忍度如何，是根据参数fuzziness决定的。fuzziness默认是2，也就是在默认情况下，fuzzy查询容忍你有两个字符及以下的拼写错误。即如果你要匹配的词语为test，但是你的query是text，那也可以匹配到。这里无论是错写多写还是少写都是计算在内的。我们同样还是举例说明。对于索引数据：{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}
如果查询语句为：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"fuzzy": {"bookName":"text"}}
}
这时肯定是用text来匹配原文中的每一个词，发现text和test最为接近，但是有一个字符的差异，在默认fuzziness为2的情况下，依然可以匹配出来。当然这个fuzziness是可以调的，比如：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"fuzzy": {"bookName":{"value":"texts","fuzziness":1}}}
}
在容忍度为1的情况下，如果你想查texts就查不到结果了。

range查询

range查询时对于某一个数值字段的大小范围查询，比如我这里特意所加的nums字段就是这个时候派上用场的。range的语法设计到了一些关键字：gte：大于等于
gt：大于
lt：小于
lte：小于等于
GET http://ip:prot/textbook/_search
{ "query": {"range": { "num": { "gte":20, "lt":30 } }} 
}
比如这样的条件就是去查找字段num大于等于20小于30的数据那我们的数据便可以被查询到：{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

bool查询

bool查询是上面查询的一个综合，它可以用多个上面的查询去组合出一个大的查询语句，它也有一些关键字：
must：代表且的关系，也就是必须要满足该条件
should：代表或的关系，代表符合该条件就可以被查出来
must_not：代表非的关系，也就是要求不能是符合该条件的数据才能被查出来
例如有这样一个查询：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query":{"bool":{"must":{"match":{"bookName":"老坛"}},"should":{"term":{"author":"老坛"},"range":{"num":{"gt":20}},}}}
}
这里就要求must里面的match是必须要符合的，但是should里面的两个条件就可以符合一条即可。

排序和分页

排序和分页也是建立在上述的那些搜索之上的。排序和分页的条件是和query平级去写的，我们一个一个来看。先举个例子：GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query":{"match":{"bookName":"老坛"}},"from":0,"size":100,"sort":{"num":{"order":"desc"}}
}
这里关于分页的语句是："from":0,
"size":100,
它代表的意思是按照页容量为100进行分页，取第一页​。关于排序的语句是："sort":{"num":{"order":"desc"}
}
它需要指定一个字段，然后根据这个字段进行升序或降序。这里我们根据num来进行降序排序，如果想升序就把order的值改为asc就好了。
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版权声明：本文为CSDN博主「老坛聊开发」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34263207/article/details/127849806

铁哥小结：

比如 
后端数据库字段 content存的 this is a test  这句话；这部分我叫做原文部分。
前端有个keyword字段，输入任何内容来查询，下面不同关键字不同情况；这部分我叫做query部分。1、match（对query和原文部分都分词）
当前端输入this，传过来后端就是keyword =this的时候，匹配content字段的话（query=this）：
match是把数据库content分词以后去匹配查询，分词后匹配，this可以匹配到，是可以查询到。
当前端输入my this（query=my  this）：
可以匹配到，因为match不只是对content分词，对你传入的查询条件也分词，my  this分词后，里面的this刚好可以匹配到content分词后的this，所以就可以查询到。
2、term（直接拿query整体和原文等于一样的匹配）
当前端输入 this is a test（query=this is a test）：
查询不到，因为query部分不会分词，就拿着这句话和原文部分去匹配，但是原文部分在es的作用下分词了，分成了几个不同单词，没有一个单词是能和query部分整句话匹配的，所以查不到。
query=this：
可以查询到，this可以和分词后的原文部分的一个单词匹配成功，就能查询出来。
3、terms（直接拿多个query和原文等于一样的匹配，都成功才能匹配到）
query=[this  , a] ：
可以查询到，这种是多个部分，this去匹配可以匹配到，a去匹配可以匹配到，整体就能查询出来。
query=[this，b]：
查询不到，this去匹配可以匹配到，b匹配失败，整体就查询失败，查不出。
4、fuzzy（query部分输入的单词有错误也可以像term一样匹配成功）
fuzzy是ES里面的模糊搜索，它可以借助term查询来进行理解。fuzzy和term一样，也不会将query进行分词，但是不同的是它在进行匹配时可以容忍你的词语拼写有错误，至于容忍度如何，是根据参数fuzziness决定的。fuzziness默认是2，也就是在默认情况下，fuzzy查询容忍你有两个字符及以下的拼写错误。即如果你要匹配的词语为test，但是你的query是text，那也可以匹配到。这里无论是错写多写还是少写都是计算在内的。
query=thaa：
可以查询到，默认容忍度=2，少写多写错写两个字母都可以查询到。
query=thisbc ：
可以查询到，同上。
5、range（query部分不能和content原文这种比较了，得和num这种数字原文比较大小）
比如 后端数据库字段 num存的  20
数字大于小于匹配的。里面有gte大于等于  lte小于deng  gt大于  lt小于。匹配数字的。
query.range.num.lte=30:
可以查询到，这意思query部分是找个小于30的数字
6、bool
bool查询是上面查询的一个综合，它可以用多个上面的查询去组合出一个大的查询语句，它也有一些关键字
must：代表且的关系，也就是必须要满足该条件
should：代表或的关系，代表符合该条件就可以被查出来
must_not：代表非的关系，也就是要求不能是符合该条件的数据才能被查出来
比如 后端数据库字段 age存的10，三个字段content、num、age
query.bool.[must=content.match=this][should=age.lt=30；shoud=num.lt=30]:
可以查询到，写的有点query有点抽象。意思是 must是content字段是this，可以匹配成功，should里面 age或者num小于30任何一个为真，就是真，should和must条件都满足，才能最后查询出来。刚好都满足，可以查出

三、javaAPI

批量插入，后面截图看不到的24行代码参数都是些json串

24行看不到的东西截图

批量删除

条件查询

过滤字段

组合查询

范围查询

模糊查询

高亮查询

聚合查询

分组查询 ageGroup 这种语法

四、系统架构

1、term key:value的精确查询
2、term key：value1，value2的精确查询
3、range gt lt等 范围查询
4、 exists 类似MySQL
5、match 标准查询，包含精确查询和全文查询
6、bool must相当于and must_not相当于not should相当于or
7、filter 过滤查询（普通查询不会缓存更浪费性能，过滤会缓存性能好，而且建议精确查询用过滤并且还能缓存数据）