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简介类型增删改查操作索引原理
简介
底层使用的lucene引擎，lucene引擎直接使用相对复杂，有一定的学习成本，同样是使用Java编写，Elasticsearch使用的rest风格的进行交互，而数据呢则是以JSON的方式进行传输。学习Elasticsearch要求使用的JDK版本在8以上。Elasticsearch主要用于检索，尤其是其全文检索的能力，以及自带乐观锁以及友好的集群，让它越来越受欢迎。使用Elasticsearch首先要指定是如何定位数据。即三要素进行定位，index索引，type类型，id主键（_index,_type,_id）PUT,DELETE,POST,GET(使用的方法都是大写，大括号在请求下一行)4种REST请求方式即完成增删改查，当然在ES中改其实是先把旧的移除，重新创建一个新的文档，PUT也可以更新，但是是整体更新，POST则是可以内容追加，不过也是一个新的文档。1.映射（Mapping）描述数据在每个字段内如何存储
2.分析（
Analysis）全文是如何处理使之可以被搜索的
3.领域特定查询语言（
Query DSL）Elasticsearch 中强大灵活的查询语言
类型
ES的基本类型有:(和关系型SQL区别不需要设置字段的长度)
字符串:text,keyword
数字类型:integer,long
浮点类型"float,double,
布尔类型:boolean,
时间类型:date
在ES中默认只有text类型可以分词，分词使用英文引擎，按照单词分词，如果是中文进行查询的话，则是将数据变成单字分词
增删改查操作
查:
GET /索引名(即数据库)/_doc/_id(记录id值)增(覆盖式)
PUT /索引名(即数据库)/_doc/_id(记录id值){_id:''}改:(增量式)
POST /索引名(即数据库)/_doc/_id(记录id值){要修改的字段}删除
DELETE /索引名(即数据库)/_doc/_id(记录id值)批量操作
POST /索引名(即数据库)/_doc/_bulk{批量的文档（需注意每行文档记录不能换行）}高级查询:（Query DSL）
1.查询所有
GET /索引名(即数据库)/_search{"query":{"match_all":{}}}2.term条件查询
GET /索引名(即数据库)/_search{"query":{"term":{}}}3.range范围查询
GET /索引名(即数据库)/_search{"query":{"range":{"字段":{"gt":"值","lte":"值"}}}}3.前缀查询
GET /索引名(即数据库)/_search{"query":{"prefix":{"字段":"值"}}}4.通配符查询
*是通配(可以匹配多个长度的)，?是占位(匹配固定长度,如goo?,可匹配good，但不能god,匹配的字符长度是固定的)
GET /索引名/_search{ "query": { "wildcard": { "字段": { "value": "值* " }} }}5.ids查询
GET /索引名/_search{ "query": { "ids": { "values": id数组 } }}6.模糊查询[fuzzy]
GET /products/_search{ "query": { "fuzzy": { "字段":"值" }}}模糊查询[fuzzy]，切记使用有以下规则
fuzzy 关键字: ⽤来模糊查询含有指定关键字的⽂档
注意: fuzzy 模糊查询 最⼤模糊错误 必须在0-2之间
搜索关键词⻓度为 2 不允许存在模糊
搜索关键词⻓度为3-5 允许⼀次模糊
搜索关键词⻓度⼤于5 允许最⼤2模糊
7.布尔查询
这个其实就是基本类似于关系性SQL中的：exist,not exist 等语法
bool 关键字: ⽤来组合多个条件实现复杂查询
must: 相当于&& 同时成⽴
should: 相当于|| 成⽴⼀个就⾏
must_not: 相当于! 不能满⾜任何⼀个
GET /索引名/_search{ "query": { "bool": { "must": [ { "term": { 要求的条件JSON } } ] } }}8.多字段查询[multi_match]
GET /索引名/_search
{ "query": { "multi_match": { "query": "值", "fields":字段数组 } }}注意: 字段类型分词,将查询条件分词之后进⾏查询改字段 如果该字段不分词就会
将查询条件作为整体进⾏查询
9.默认字段分词查询[query_string]
GET /索引名/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "查询字段", "query": "值" } }}注意: 查询字段分词就将查询条件分词查询,查询字段不分词将查询条件不分词查询
10.⾼亮查询[highlight]
highlight 关键字: 可以让符合条件的⽂档中的关键词⾼亮
GET /索引名/_search{ "query": { "term": { "字段": { "value": "值" } } }, "highlight": { "fields": { "*":{} } }}⾃定义⾼亮html标签: 可以在highlight中使⽤ pre_tags 和 post_tags
GET /索引名/_search{ "query": { "term": { "字段": { "value": "值"} } }, "highlight": { "post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"], "fields": { "*":{} } }}多字段⾼亮 使⽤ require_field_match 开启多个字段⾼亮
GET /索引名/_search{ "query": { "term": { "字段": { "value": "值" } } }, "highlight": { "require_field_match": "false", "post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"], "fields": { "*":{} } }}11.分页查询
利用from，和size，起始页同样是0开始，0即第一页
返回指定条数[size]
size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条
分⻚查询[form]
from 关键字: ⽤来指定起始返回位置，和size关键字连⽤可实现分⻚效
果
GET /索引/_search{ "query": { "match_all": {} }, "size": 5, "from": 0}指定字段排序[sort]
GET /索引名/_search{ "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "字段": { "order": "desc" } } ]}12.返回指定字段[_source]
_source 关键字: 是⼀个数组,在数组中⽤来指定展示那些字段
GET /索引名/_search{ "query": { "match_all": {} }, "_source": 要展示的指定字段数组}索引原理
倒排索引（Inverted Index） 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。
通俗地来讲， 正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。
ES底层在检索时底层使⽤的就是倒排索引。
在ES中除了text类型分词，其他类型不分词，因此根据不同字段创建索引。就将文档的内容根据text字段内容先进行一个默认分词，然后将每个分词有默认的，id映射，当我们查询的时候，ES会将我们搜索条件进行分词，再用搜索的分词条件和我们数据的分词内容进行一定的算法匹配，然后找到id，再关联回我们的文档数据，形成一个命中记录集合，并根据匹配算法的匹配程度给文档打分，并返回整一个结果集
本质是使用了空间换时间的实现，搜索来了只要拿搜索关键词和我们的分词关键词比较即可，所以会很快。
注意: Elasticsearch : Elasticsearch分别为每个字段都建⽴了⼀个倒排索引。因此查询
时查询字段的term, term,就能知道⽂档ID，就能快速找到⽂档。