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：

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}

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

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

获得这个规则！通过GET请求获得具体的信息！

5、查看默认的信息

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

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

修改 提交还是使用 PUT 即可，然后覆盖

之前的方法

新的方法

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"]
}

2、获取数据 GET

GET hudu/user/1

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。

4、POST _update，推荐使用这种更新方式

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！

GET hudu/user/_search?q=name:张

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"
        }
    }
}

测试数据

输出结构，不想要那么多

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

分页查询

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

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

should（or），所有的条件都要符合 where id=1 or name=xxx

must_not

过滤器 filter

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

• 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"
    }
  }
}

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"
}

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"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

高亮查询

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

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

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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