elasticSearch-api的具体操作流程是什么

这篇文章主要介绍“elasticsearch-api的具体操作流程是什么”，在日常操作中，相信很多人在elasticSearch-api的具体操作流程是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”elasticSearch-api的具体操作流程是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

使用步骤

1.环境准备

用的是windows版,自行下载

链接: 下载地址

2.针对索引操作

这里是kibana上操作的(也可以用postman操作)：

#创建索引,指定文档idPUT /test1/type1/1{  "name":"张三",   "age":30  }#创建索引规则(类似数据库建表)PUT /test2{  "mappings": {    "properties": {      "name":{        "type":"text"      },      "age":{        "type": "integer"      },      "birthday":{        "type": "date"      }    }  }}#获取索引的信息,properties类型GET test2#创建索引,properties不指定类型会有默认类型#也可以用作修改,但是必须写上全部字段,不然会丢失未写字段PUT /test3/_doc/1{  "name":"张三",  "age":30,  "birth":"1991-06-23"}GET test3#查看es健康状态GET _cat/health#查看所有索引状态GET _cat/indices?v#修改POST /test3/_doc/1/_update{  "doc":{    "name":"李四"  }}

3.针对doc操作(增删改)

代码如下(示例)：

#新增索引,并添加docPOST /chen/user/1{  "name":"张三",  "age":11,  "desc":"一顿操作猛如虎,一看工资2500",  "tags":["技术宅","温暖","直男"]}POST /chen/user/2{  "name":"李四",  "age":12,  "desc":"憨批",  "tags":["渣男","旅游","交友"]}POST /chen/user/3{  "name":"王五",  "age":13,  "desc":"瓜怂",  "tags":["靓女","旅游","美食"]}POST /chen/user/4{  "name":"刘六",  "age":14,  "desc":"锅盔",  "tags":["衰仔","旅游","美食"]}#获取数据GET chen/user/1#更新数据POST chen/user/1/_update{  "doc":{    "name":"更新"  }}#删除DELETE chen/user/1#条件查询,匹配度越高,_score(分值)越高GET chen/user/_search?q=name:李GET chen/user/_search?q=name:李四#等价于上面GET chen/user/_search{  "query": {    "match": {      "name": "李四"    }  }}

4.针对doc操作(查)

查询1(示例)：

#_source结果过滤(指定需要字段结果集)#sort排序#from-size分页(类似limit )#注意:这个查询是不可以些多个字段的(我试过了)GET chen/user/_search{  "query": {    "match": {      "name": "李四"    }  },  "_source": ["name","age"],   "sort": [    {      "age": {        "order": "asc"      }    }  ],  "from":0,  "size":1}#多条件精确查询#以下都是bool的二级属性#must:必须#should,满足任意条件#must_not,表示不满足GET chen/user/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        {"match": {          "name": "李四"        }},        {"match": {          "age": 11        }}      ]    }  }}#过滤.注意filter是bool(多条件)的二级属性GET chen/user/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        {"match": {          "name": "李四"        }}      ],      "filter": {        "range": {          "age": {            "gte": 10,            "lte": 20          }        }      }    }  }}#分词器依然有效#多个条件空格隔开就行,只要满足其中一个,就会被逮到GET chen/user/_search{  "query": {    "match": {      "tags": "男 技术"    }  }}#精确查询,结果只能为1,多条直接不显示GET chen/user/_search{  "query": {    "term": {      "name": "李四"    }  }}

查询2(示例)：

#新建索引PUT test4{  "mappings": {    "properties": {      "name":{        "type": "text"      },      "desc":{        "type": "keyWord"      }    }  }}#插入数据PUT test4/_doc/1{  "name":"张三name",  "desc":"张三desc"}PUT test4/_doc/2{  "name":"张三name2",  "desc":"张三desc2"}#分词器查询(并不是查询索引里的数据,而是将text的内容用分词器拆分的结果)GET _analyze{  "analyzer": "keyword",  "text": ["张三name"]}GET _analyze{  "analyzer": "standard",  "text": "张三name"}GET test4/_search{  "query": {    "term": {      "name": "张"    }  }}#==keyword不会被分词器解析==GET test4/_search{  "query": {    "term": {      "desc": "张三desc"    }  }}

查询3(示例)：

PUT test4/_doc/3{  "t1":"22",  "t2":"2020-4-6"}PUT test4/_doc/4{  "t1":"33",  "t2":"2020-4-7"}#精确查询多个值GET test4/_search{  "query": {    "bool": {      "should": [        {          "term": {            "t1": "22"          }        },        {          "term": {            "t1": "33"          }        }      ]    }  }}#highlight:高亮#pre_tags,post_tags:自定义高亮条件,前缀后缀GET chen/user/_search{  "query": {    "match": {      "name": "李四"    }  },  "highlight": {    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'",     "post_tags": "</p>",     "fields": {      "name":{}    }  }}

5.java-api

索引操作：

public class ES_Index {    private static final String HOST_NAME = "localhost";    private static final Integer PORT = 9200;    private static RestHighLevelClient client;    //创建ES客户端    static {        RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(new HttpHost(HOST_NAME, PORT));        client = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);    }    //关闭ES客户端    public void close() {        if (null != client) {            try {                client.close();            } catch (ioException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }    //创建索引    public void addIndex() throws IOException {        //创建索引        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("chen");        CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);        //响应状态        System.out.println("索引创建操作: " + response.isAcknowledged());    }    //查询索引    public void selectIndex() throws IOException {        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("chen");        GetIndexResponse response = client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("索引查询操作: " +response.getAliases());        System.out.println("索引查询操作: " +response.getMappings());        System.out.println("索引查询操作: " +response.getSettings());    }    //删除索引    public void deleteIndex() throws IOException {        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("chen");        AcknowledgedResponse response = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("索引删除操作: "+response.isAcknowledged());    }    public static void main(String[] args) throws IOException {        ES_Index index=new ES_Index();        //index.addIndex();        //index.selectIndex();        index.deleteIndex();        index.close();    }}

文档操作：

public class ES_Doc {    private static final String HOST_NAME = "localhost";    private static final Integer PORT = 9200;    private static RestHighLevelClient client;    //创建ES客户端    static {        RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(new HttpHost(HOST_NAME, PORT));        client = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);    }    //关闭ES客户端    public void close() {        if (null != client) {            try {                client.close();            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }    //插入数据    public void aDDDoc() throws IOException {        IndexRequest request = new IndexRequest();        User user = new User("张三", "男", 18);        //向es插入数据,必须将数据转换为JSON格式        String userjson = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);        request.index("user").id("1001").source(userJson, XContentType.JSON);        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("文档创建操作: " + response.getResult());    }    //修改数据(局部修改)    public void updateDoc() throws IOException {        UpdateRequest request = new UpdateRequest();        request.index("user").id("1001").doc(XContentType.JSON, "sex", "女");        UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("文档修改操作: " + response.getResult());    }    //获取数据    public void getDoc() throws IOException {        GetRequest request = new GetRequest();        request.index("user").id("1001");        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);        User user = new ObjectMapper().readValue(response.getSourceAsString(), User.class);        System.out.println("文档获取操作: " + user);    }    //删除数据    public void deleteDoc() throws IOException {        DeleteRequest request = new DeleteRequest();        request.index("user").id("1001");        DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("文档删除操作: " + response.getResult());    }    //批量插入数据    public void addBatch() throws IOException {        BulkRequest request = new BulkRequest();        request.add(new IndexRequest().index("user").id("1001").source(XContentType.JSON, "name", "张三", "sex", "男", "age", 10));        request.add(new IndexRequest().index("user").id("1002").source(XContentType.JSON, "name", "李四", "sex", "男", "age", 20));        request.add(new IndexRequest().index("user").id("1003").source(XContentType.JSON, "name", "王五", "sex", "女", "age", 30));        request.add(new IndexRequest().index("user").id("1004").source(XContentType.JSON, "name", "赵六", "sex", "男", "age", 40));        request.add(new IndexRequest().index("user").id("1005").source(XContentType.JSON, "name", "孙七", "sex", "女", "age", 50));        BulkResponse response = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("文档批量新增操作: " + response.getTook());        System.out.println("文档批量新增操作: " + !response.hasFailures());//是否失败    }    //批量删除数据    public void deleteBatch() throws IOException {        BulkRequest request = new BulkRequest();        request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1001"));        request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1002"));        request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1003"));        request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1004"));        request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1005"));        BulkResponse response = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println("文档批量删除操作: " + response.getTook());        System.out.println("文档批量删除操作: " + !response.hasFailures());//是否失败    }    //查询(重点)    public void searchDoc() throws IOException {        SearchRequest request = new SearchRequest();        request.indices("user");        //1.查询索引中的全部数据        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchAllQuery()));        //2.查询年龄为30的数据        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.terMQuery("age", 30)));        //3.分页查询,当前第0页,每页两条        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchAllQuery()).from(0).size(2));        //4.排序,倒序        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchAllQuery()).sort("age", SortOrder.DESC));        //5.过滤字段(排除和包含,也可以是数组)        //request.source(new SearchSourceBuilder().fetchSource("name", null));        //6.组合查询        //BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();        //6.1 must相当于and        //boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("age", 30));        //boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("sex", "女"));        //6.2 should相当于or        //boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery("age", 30));        //boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery("sex", "女"));        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(boolQueryBuilder));        //7.范围查询        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(30).lte(40)));        //8.模糊查询Fuzziness.ONE即只差1个字符        //request.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.fuzzyQuery("name", "王五").fuzziness(Fuzziness.ONE)));        //9.高亮显示        //SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "张三"));        //builder.highlighter(new HighlightBuilder().preTags("<font color='red'>").postTags("</font>").field("name"));        //request.source(builder);        //10.聚合查询        //SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();        //MaxAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.max("maxAge").field("age");        //builder.aggregation(aggregationBuilder);        //request.source(builder);        //11.分组查询        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();        TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("ageGroup").field("age");        builder.aggregation(aggregationBuilder);        request.source(builder);        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);        SearchHits hits = response.getHits();        System.out.println("--条数: " + hits.getTotalHits());        System.out.println("--用时: " + response.getTook());        hits.forEach((item)->{            System.out.println("--数据: " + item.getSourceAsString());        });    }    public static void main(String[] args) throws IOException {        ES_Doc doc = new ES_Doc();        //doc.addDoc();        //doc.updateDoc();        //doc.getDoc();        //doc.deleteDoc();        //doc.addBatch();        //doc.deleteBatch();        doc.searchDoc();        doc.close();    }}

6.spring-data-elasticsearch

实体类: 关键在于@Document和@Field注解
shards 代表分片
replicas 代表副本

@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@Document(indexName = "product", shards = 3, replicas = 1)public class Product { @Id private Long id;//商品唯一标识 @Field(type = FieldType.Text) private String title;//商品名称 @Field(type = FieldType.Keyword) private String cateGory;//分类名称 @Field(type = FieldType.Double) private Double price;//商品价格 @Field(type = FieldType.Keyword,index = false) private String images;//图片地址}

dao层: 这样就已经可以了,类似mybatis-plus的BaseMapper,封装好了一些操作

@Repositorypublic interface ProductDao extends ElasticsearchRepository<Product,Long> {}

yaml :不用怎么配置,默认就去找localhost:9200

测试 :不知道为啥dao的很多方法都过时了,看源码注释让回去用elasticsearchRestTemplate,感觉更繁琐

@SpringBootTestclass ElasticsearchApplicationTests {    @Autowired    ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;    @Autowired    ProductDao productDao;    @Test    void createIndex() {        //创建索引，系统初始化会自动创建索引        System.out.println("创建索引");    }    @Test    void deleteIndex() {        //创建索引，系统初始化会自动创建索引        boolean flg = elasticsearchRestTemplate.deleteIndex(Product.class);        System.out.println("删除索引 = " + flg);    }    //新增数据    @Test    void addDoc() {        Product product = new Product();        product.setId(1001L);        product.setTitle("华为手机");        product.setCategory("手机");        product.setPrice(2999.0);        product.setImages("www.huawei.com");        productDao.save(product);    }    //修改    @Test    void updateDoc() {        Product product = new Product();        product.setId(1001L);        product.setTitle("小米手机");        product.setCategory("手机");        product.setPrice(4999.0);        product.setImages("www.xiaomi.com");        productDao.save(product);    }    //根据 id 查询    @Test    void findById() {        Product product = productDao.findById(1001L).get();        System.out.println(product);    }    //查询所有    @Test    void findAll() {        Iterable<Product> products = productDao.findAll();        for (Product product : products) {            System.out.println(product);        }    }    //删除    @Test    public void delete() {        productDao.deleteById(1001L);    }    //批量新增    @Test    public void saveAll() {        List<Product> productList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < 10; i++) {            Product product = new Product();            product.setId((long) i);            product.setTitle("[" + i + "]小米手机");            product.setCategory("手机");            product.setPrice(1999.0 + i);            product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");            productList.add(product);        }        productDao.saveAll(productList);    }    //分页查询    @Test    void findByPageable() {        Sort orders = Sort.by(Sort.Direction.DESC, "id");        Pageable pageable = PageRequest.of(0, 5, orders);        Page<Product> products = productDao.findAll(pageable);        products.forEach(System.out::println);    }        @Test    void termQuery() {        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("category", "手机");        Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder);        products.forEach(System.out::println);    }        @Test    void termQueryByPage() {        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(0, 5);        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("category", "手机");        Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder, pageRequest);        products.forEach(System.out::println);    }}

到此，关于“elasticSearch-api的具体操作流程是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！