需求描述
这个系列我们来跟着中华石杉老师来系统的学习下ES
课程地址： https://www.roncoo.com/view/55
需求背景： 一个普通的论坛，根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子
ES版本
我这里用的版本是ES6.4.1 , 只要是5.X以上的版本都使用。目前ES的版本已经到了7.0.
Kibana用的也是对应的kibana-6.4.1-windows-x86_64
Term Filter 不推荐使用了，推荐使用 Term Query
6.4版本的 Term Query说明
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl-term-query.html
_bulk 批量写几条数据
POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 2 }} { "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-02" } { "index": { "_id": 3 }} { "articleID" : "JODL-X-1937-#pV7", "userID" : 2, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 4 }} { "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "userID" : 2, "hidden": true, "postDate": "2017-01-02" }
_bulk 用法
BULK API官网说明： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html
简单说下_bulk api , 批量执行，对执行的json串有严格的格式要求，不要格式化JSON串
返回结果分析
直接在kibana的DevTool中执行上述JSON即可
返回结果
#! Deprecation: the default number of shards will change from [5] to [1] in 7.0.0; if you wish to continue using the default of [5] shards, you must manage this on the create index request or with an index template { "took": 1581, "errors": false, "items": [ { "index": { "_index": "forum", "_type": "article", "_id": "1", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 0, "_primary_term": 1, "status": 201 } } ......篇幅原因,省略其他三个的显示 } ] }
结果说明：
took： query的时间，不包括fetch
再看下_shard节点下的total和successful信息
total: 2 一共两个shard需要执行 ，一个primary shard ,一个
replicas shard . 因为我们在同一个机器上起的(默认使用的 主shard 5 副本shard 1的配置)。 主shard 和 副本shard不能在同一个node上，所以该副本shard并未分配，所以这里successful 为1 。
通过head插件我们也可以窥之一二
字段Dynamic Mapping
POST /forum/article/_bulk es会自动创建名为forum的index和名为article的 type
未提前设置field类型的话，es会通过Dynamic Mapping的方式来自动映射字段类型 ，我们来看下 GET /forum/_mapping/article
执行： GET /forum/_mapping/article 返回： { "forum": { "mappings": { "article": { "properties": { "articleID": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "hidden": { "type": "boolean" }, "postDate": { "type": "date" }, "userID": { "type": "long" } } } } } }
Dynamic Mapping 中 text类型的字段
我们重点来看下 articleID
es 5.x版本中对于type=text，默认会设置两个field， 一个是field本身，比如articleID，就是分词的， 另外一个，就是field.keyword，在这里就是用的话articleID.keyword，默认不分词，最多保留256个字符（"ignore_above": 256）
articleID.keyword，是es新版本内置建立的field，就是不分词的。所以一个articleID过来的时候，会建立两次索引，一次是自己本身，是要分词的，分词后放入倒排索引；
另外一次是基于articleID.keyword，不分词，保留256个字符最多，直接一个字符串放入倒排索引中。
所以term filter，对text过滤，可以考虑使用内置的field.keyword来进行匹配。但是有个问题，默认就保留256个字符。所以尽可能还是自己去手动建立索引，指定not_analyzed吧。在新版本的es中，不需要指定not_analyzed也可以，将type=keyword即可。
"articleID": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } },
查看分词
查看下Dynamic mapping下，text类型的分词
field
GET /forum/_analyze { "field": "articleID", "text": "XHDK-A-1293-#fJ3" }
可以看到 articleID建立索引的时候，XHDK-A-1293-#fJ3被分词成了 xhdk，a，1293，fj3
默认是analyzed的text类型的field，建立倒排索引的时候，就会对所有的articleID分词，分词以后，原本的articleID就没有了，只有分词后的各个word存在于倒排索引中。所以根据XHDK-A-1293-#fJ3 去查询，肯定是在 xhdk，a，1293，fj3 中查找不到数据的。
field.keyword
GET /forum/_analyze { "field": "articleID.keyword", "text": "XHDK-A-1293-#fJ3" }
term，是不对搜索文本分词的，直接将输入的内容去倒排索引中匹配，XHDK-A-1293-#fJ3 --> XHDK-A-1293-#fJ3；但是articleID建立索引的时候，XHDK-A-1293-#fJ3 --> xhdk，a，1293，fj3 ,所以使用 articleID是查不到的， articleID.keyword 是可以查到的。 如下所示
几个小例子
term filter/query：对搜索文本不分词，直接拿去倒排索引中匹配，你输入的是什么，就去匹配什么。 比如说，如果对搜索文本进行分词的话，“helle world” --> “hello”和“world”，两个词分别去倒排索引中匹配 。 term，“hello world” --> “hello world”，直接去倒排索引中匹配“hello world”
这里我们不关心相关度即_score，仅仅是希望通过filter过滤出来数据，所以 使用了 constant_score , 设置相关度都是1.
先通过head插件看下数据
根据用户ID搜索帖子
GET /forum/article/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "userID": 1 } } } } }
Term Query的写法（推荐）
GET /forum/article/_search { "query": { "term": { "userID": "1" } } }
搜索没有隐藏的帖子
GET /forum/article/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "hidden": false } } } } }
Term Query的写法（推荐）
{ "query": { "term": { "hidden": false } } }
根据发帖日期搜索帖子
GET /forum/article/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "postDate": "2017-01-02" } } } } }
Term Query的写法（推荐）
GET /forum/article/_search { "query": { "term": { "postDate": "2017-01-02" } } }
根据帖子ID搜索帖子
GET /forum/article/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "articleID": "QQPX-R-3956-#aD8" } } } } }
Term Query的写法（推荐）
GET /forum/article/_search { "query": { "term": { "articleID": "QQPX-R-3956-#aD8" } } }
删除索引，指定articleID的类型
这种Dynamic mapping的情况，肯定是查找不到数据了，要么指定 articleID.keyword。 更推荐自己设置类型，设置成 not_analyzed，或者直接将articleID设置为keyword更加方便。
那我们按照自己设置字段类型keyword的方式来演示下吧
先删掉原来的forum索引
DELETE /forum
手动设置 articleID的类型为 keyword
PUT /forum { "mappings":{ "article":{ "properties":{ "articleID":{ "type":"keyword" } } } } }
这样的话，就建好了一个 只有一个字段的type. 字段类型确定后无法修改，因为涉及到底层lucene的全文检索。 但是可以增加字段，通过如下的方式，_bulk写入数据的时候，新增几个字段，因为没有指定字段类型，所以是Dynamic Mapping的方式创建的
POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 2 }} { "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-02" } { "index": { "_id": 3 }} { "articleID" : "JODL-X-1937-#pV7", "userID" : 2, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 4 }} { "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "userID" : 2, "hidden": true, "postDate": "2017-01-02" }
看下 field的类型
GET /forum/_mapping/article
再次查询下 ，指定articleID的类型为keyword，查询到了数据。
总结一下 term
（1）term filter：根据exact value进行搜索，数字、boolean、date天然支持
（2）text类型的字段需要建索引时指定为not_analyzed或者设置为keyword，才能用term query
（3）term 相当于SQL中的单个where条件
