Rest 风格说明

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一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。

基本的Rest命令说明:

method url地址 描述
PUT localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 创建文档(指定文档id)
POST localhost:9200/索引名称/类型名称 创建文档(随机文档id )
POST localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update 修改文档
DELETE localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 删除文档
GET localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 查询文档通过文档id
POST localhost:9200/索引名称/类型名称/_search 查询所有数据

基础测试

  • 关于索引的基本操作

1、创建一个索引

PUT /索引名/~类型名~/文档id
{请求体}

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2、完成了自动增加索引!数据也成功的添加了,这就是我说大家在初期可以把它当作数据库学习的原因
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3、name这个字段用不用指定类型呢。毕竟我们关系型数据库是需要指定类型的

  • 字符串类型
    text、keyword
  • 数值类型
    long,integer,short,byte,double,float,half float,scaled float
  • 日期类型
    date
  • 布尔值类型
    boolean
  • 二进制类型
    binary
  • 等等。。。

4、指定字段的类型

创建规则
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获得这个规则!通过GET请求获得具体的信息!

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5、查看默认的信息

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如果自己的文档字段没有指定,那么es就会给我们默认配置字段类型
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拓展:通过elasticsearch索引情况,通过get _cat/ 可以获得es的当前的很多信息

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修改 提交还是使用 PUT 即可,然后覆盖

之前的方法
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新的方法

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PUT /test1/type1/1
{
  "name": "hudu",
  "age": 3
}

PUT /test2/
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

GET test2

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "弧度孤鬼",
  "age": 22,
  "birth": "1998-06-01"
}

GET test3

GET _cat/health

GET _cat/indices?v

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "弧度孤鬼123",
  "age": 22,
  "birth": "1998-06-01"
}

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name": "张三"
  }
}

DELETE test1

删除索引

通过DELETE命令实现删除、根据你的请求来判断删除的是索引还是删除文档记录
使用restful风格是我们es推荐的

关于文档的基本操作(重点)

基本操作

1、添加数据

PUT /hudu/user/1
{
  "name": "HUDU",
  "age": 22,
  "desc": "测试",
  "tags": ["宅","夜猫子","开发"]
}

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2、获取数据 GET

GET hudu/user/1

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3、更新数据 PUT
put如果不传值,会被覆盖,值会为空,推荐使用POST方式更新数据。
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4、POST _update,推荐使用这种更新方式

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5、简单的搜索
通过id查询

GET hudu/user/1

简单的条件查询可以根据默认的映射规则,产生基本的查询!

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GET hudu/user/_search?q=name:

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复杂操作搜索 select(排序,分页,高亮,模糊查询,精准查询)

GET /hudu/user/_search
{
    "query":{
        "match": {
            "name": "李"
        }
    }
}

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测试数据
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输出结构,不想要那么多

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我们之后使用Java操作es,所有的方法和对象就是在这里面的key

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分页查询


GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 1
}

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数据下标还是从0开始,和学的所有的数据结构是一样的
/search/{current}/{pagesize}

布尔值查询

多条件查询
must(and),所有的条件都要符合 where id=1 and name=xxx
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should(or),所有的条件都要符合 where id=1 or name=xxx

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must_not

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过滤器 filter

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "李"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10, 
            "lte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

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  • gt 大于
  • gte(greater than equal) 大于等于
  • lt 小于
  • lte(less than equal) 小于等于

匹配多个条件

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "宅 开发"
    }
  }
}

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精确查询

term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确的查找的!
关于分词:

  • term,直接查询精确的
  • match,会使用分词器分析!(先分析文档,然后再通过分析的文档进行查询!)

两个类型 text keyword

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc"
}

PUT testdb/_doc/2
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc2"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "弧度 name"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "弧度 name"
}

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PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc"
}

PUT testdb/_doc/2
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc2"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "弧度 name"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "弧度 name"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "弧"
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc": "弧度 desc"
    }
  }
}

多个值匹配的精确查询

PUT testdb/_doc/3
{
  "t1": "22",
  "t2": "2020-09-27"
}

PUT testdb/_doc/4
{
  "t1": "33",
  "t2": "2020-09-28"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "t1": "22"
          }
        },
        {
          "term": {
            "t1": "33"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

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高亮查询

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

Rest 风格说明

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>", 
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

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这些其实MySQL也可以做,只是MySQL效率比较低

  • 匹配
  • 按照条件匹配
  • 精确匹配
  • 区间范围匹配
  • 匹配字段过滤
  • 多条件查询
  • 高亮查询
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