ElastchSearch 基本使用姿势，如常见的
- 添加文档
- 常见的查询姿势
- 修改/删除文档
1. 添加文档
首次添加文档时，若索引不存在会自动创建； 借助 kibana 的dev-tools来实现 es 的交互
POST first-index/_doc { "@timestamp": "2021-03-31T01:12:00", "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000", "user": { "id": "YiHui", "name": "一灰灰Blog" }, "addr": { "country": "cn", "province": "hubei", "city": "wuhan" }, "age": 18 } ## 添加两个数据进行测试 POST first-index/_doc { "@timestamp": "2021-03-31T02:12:00", "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000", "user": { "id": "ErHui", "name": "二灰灰Blog" }, "addr": { "country": "cn", "province": "hubei", "city": "wuhan" }, "age": 19 } 复制代码
当然也可以直接使用 http 进行交互，下面的方式和上面等价（后面都使用 kibanan 进行交互，更直观一点）
curl -X POST 'http://localhost:9200/first-index/_doc?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d ' { "@timestamp": "2021-03-31T01:12:00", "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000", "user": { "id": "YiHui", "name": "一灰灰Blog" }, "addr": { "country": "cn", "province": "hubei", "city": "wuhan" }, "age": 18 }' 复制代码
2. 查询文档
2.0 kibana 配置并查询
除了基础的查询语法之外，直接使用 kibana 进行查询，对于使用方而言，门槛最低；首先配置上面的 es 索引
- Management -> Stack Management -> Kiabana Index Patterns
- index pattern name
- 时间字段，选择
@timestamp这个与实际的文档中的 field 有关
接下来进入Discover 进行查询
比如字段查询
2.1 查询所有
不加任何匹配，捞出文档(当数据量很多时，当然也不会真的全部返回，也是会做分页的)
GET my-index/_search { "query": { "match_all": { } } } 复制代码
2.2 term 精确匹配
根据 field 进行 value 匹配，忽略大小写;
查询语法，形如: `{"query": {"term": {"成员名": {"value": "查询值"}}}}
query,term,value三个 key 为固定值成员名: 为待查询的成员查询值: 需要匹配的值
(说明：后面语法中，中文的都是需要替换的，英文的为固定值)
GET first-index/_search { "query": { "term": { "user.id": { "value": "yihui" } } } } 复制代码
当 value 不匹配，或者查询的 field 不存在，则查不到的对应的信息，如
2.3 terms 多值匹配
term 表示 value 的精确匹配，如果我希望类似value in (xxx)的查询，则可以使用 terms
语法:
{ "query": { "terms": { "成员名": [成员值, 成员值] } } } 复制代码
实例如
GET first-index/_search { "query": { "terms": { "user.id": ["yihui", "erhui"] } } } 复制代码
2.4 range 范围匹配
适用于数值、日期的比较查询，如常见的 >, >=, <, <=
查询语法
{ "query": { "range": { "成员名": { "gte": "查询下界" , "lte": "查询下界" } } } } 复制代码
| 范围操作符 | 说明 |
gt |
大于 > |
gte |
大于等于 >= |
lt |
小于 < |
lte |
小于等于 <= |
实例如下
GET first-index/_search { "query": { "range": { "age": { "gte": 10, "lte": 18 } } } } 复制代码
2.5 字段过滤
根据是否包含某个字段来查询， 主要有两个 exists 表示要求存在， missing表示要求不存在
查询语法
{ "query": { "exists/missing": { "field": "字段值" } } } 复制代码
实例如下
GET first-index/_search { "query": { "exists": { "field": "age" } } } 复制代码
2.6 组合查询
上面都是单个查询条件，单我们需要多个查询条件组合使用时，可以使用bool + must/must_not/should来实现
查询语法
{ "query": { "bool": { "must": [ # 相当于and查询 "查询条件1", "查询条件2" ], "must_not": [ # 多个查询条件相反匹配，相当与not ... ], "should": [ # 有一个匹配即可， 相当于or ... ] } } } 复制代码
实例如下
## user.id = yihui and age < 20 GET first-index/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "user.id": { "value": "yihui" } } }, { "range": { "age": { "lt": 20 } } } ] } } } # !(user.id) = yihui and !(age>20) GET first-index/_search { "query": { "bool": { "must_not": [ { "term": { "user.id": { "value": "yihui" } } }, { "range": { "age": { "gt": 20 } } } ] } } } # user.id = 'yihui' or age>20 GET first-index/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "user.id": { "value": "yihui" } } }, { "range": { "age": { "gt": 20 } } } ] } } } 复制代码
下面截图以 must_not 输出示意
说明
- 前面根据字段查询
existing只能单个匹配，可以借助这里的组合来实现多个的判断
2.7 match 查询
最大的特点是它更适用于模糊查询，比如查询某个 field 中的字段匹配
语法
{ "query": { "match": { "字段名": "查询值" } } } 复制代码
举例说明
GET first-index/_search { "query": { "match": { "user.name": "灰og" } } } 复制代码
说明，如果有精确查询的需求，使用前面的 term，可以缓存结果
2.8 multi_match 查询
更多相关信息，可以查看: 官网-multi_match 查询
多个字段中进行查询
语法
- type:
best_fields、most_fields和cross_fields（最佳字段、多数字段、跨字段） - 最佳字段 ：当搜索词语具体概念的时候，比如 “brown fox” ，词组比各自独立的单词更有意义
- 多数字段：为了对相关度进行微调，常用的一个技术就是将相同的数据索引到不同的字段，它们各自具有独立的分析链。
- 混合字段：对于某些实体，我们需要在多个字段中确定其信息，单个字段都只能作为整体的一部分
{ "query": { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "type": "best_fields", "fields": [ "title", "body" ], "tie_breaker": 0.3, "minimum_should_match": "30%" } } } 复制代码
实例演示
GET first-index/_search { "query": { "multi_match": { "query": "汉", "fields": ["user.id", "addr.city"] } } } 复制代码
上面除了写上精确的字段之外，还支持模糊匹配，比如所有字段中进行匹配
GET first-index/_search { "query": { "multi_match": { "query": "blog", "fields": ["*"] } } } 复制代码
2.9 wildcard 查询
shell 统配符
?: 0/1 个字符*: 0/n 个字符
GET first-index/_search { "query": { "wildcard": { "user.id": { "value": "*Hu?" } } } } 复制代码
说明，对中文可能有问题
2.10 regexp 查询
正则匹配
GET first-index/_search { "query": { "regexp": { "user.name": ".*log" } } } 复制代码
2.11 prefix 查询
前缀匹配
GET first-index/_search { "query": { "prefix": { "user.name": "一" } } } 复制代码
2.12 排序
查询结果排序，根据 sort 来指定
{ "sort": [ { "成员变量": { "order": "desc" } } ] } 复制代码
实例如下
GET first-index/_search { "query":{ "match_all": {} }, "sort": [ { "@timestamp": { "order": "desc" } } ] } 复制代码
2.13 更多
更多操作姿势，可以在官方文档上获取
3. 删除文档
需要根据文档 id 进行指定删除
DELETE first-index/_doc/gPYLh3gBF9fSFsHNEe58 复制代码
删除成功
4.更新文档
4.1 覆盖更新
使用 PUT 来实现更新，同样通过 id 进行
- 覆盖更新
- version 版本会+1
- 如果 id 对应的文档不存在，则新增
PUT first-index/_doc/f_ZFhngBF9fSFsHNte7f { "age": 28 } 复制代码
4.2 增量更新
采用 POST 来实现增量更新
- field 存在，则更新
- field 不存在，则新增
POST first-index/_update/gvarh3gBF9fSFsHNuO49 { "doc": { "age": 25 } } 复制代码
此外还可以采用 script 脚本更新
- 在原来的 age 基础上 + 5
POST first-index/_update/gvarh3gBF9fSFsHNuO49 { "script": "ctx._source.age += 5" }
