Rest 风格说明

Rest 风格说明#

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:张

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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"
}

Rest 风格说明

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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HuDu

版主 819 声望

我好菜啊(=_=)

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