elasticsearch 通过HTTP RESTful API 操作数据-白红宇

elasticsearch 通过HTTP RESTful API 操作数据

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发布时间：2019-06-21

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　　1、索引样例数据

　　　　下载下载后解压到ES的bin目录，然后加载到elasticsearch集群

　　　　curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @accounts.json

　　　　如果accounts.json文件和bin目录并列：curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @..\accounts.json

　　　　查看索引：curl localhost:9200/_cat/indices?v

　　　　上面结果，说明我们成功bulk 1000个文档到bank索引中了

　　　　删除索引bank：curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/bank

　　2、搜索数据API

　　　　有两种方式：一种方式是通过，发送搜索参数；另一种是通过，发送搜索参数。而请求体允许你包含更容易表达和可阅读的JSON格式。

　　　　2.1、通过 REST 请求 URI

　　　　　　curl localhost:9200/bank/_search?pretty

　　　　pretty，参数告诉elasticsearch，返回形式打印JSON结果

　　　　2.2、通过REST 请求体

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }}"

　　　　　　query：告诉我们定义查询

　　　　　　match_all：运行简单类型查询指定索引中的所有文档

　　　　　　除了指定查询参数，还可以指定其他参数来影响最终的结果。

　　　　　　2.3、match_all & 只返回前两个文档：

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"size\" : 2}"

　　　　如果不指定size，默认是返回10条文档信息

　　　　2.4、match_all & 返回第11到第20的10个文档信息

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"from\" : 10, \"size\" : 10}"

　　　　from：指定文档索引从哪里开始，默认从0开始

　　　　size：从from开始，返回多个文档

　　　　这feature在实现分页查询很有用

　　　　2.5、match_all and 根据account 的balance字段降序排序 & 返回10个文档（默认10个）

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"sort\" : {\"balance\" : {\"order\" : \"desc\" }}}"

　　　　2.6、比如只返回account_number 和balance两个字段

　　　　默认的，我们搜索返回完整的JSON文档。而source（_source字段搜索点击量）。如果我们不想返回完整的JSON文档，我们可以使用source返回指定字段。

　　　　比如只返回account_number 和balance两个字段

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"_source\": [\"account_number\", \"balance\"]}"

　　　　match 查询，可作为基本字段搜索查询　

　　　　2.7、返回 account_number=20:

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"account_number\": 20 } }}"

　　　　2.8、返回 address=mill：

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill\" } }}"

　　　　2.9、返回 address=mill or address=lane：

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

　　　　2.10、返回短语匹配 address=mill lane：

　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_phrase\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

　　　　2.11、布尔值(bool)查询

　　　　　　返回匹配address=mill & address=lane：

　　　　　　must:要求所有条件都要满足（类似于&&）

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

　　　　2.12、返回匹配address=mill or address=lane

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"should\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

　　　　　　should：任何一个满足就可以（类似于||）

　　　　　2.13、返回不匹配address=mill & address=lane

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must_not\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

　　　　　　must_not:所有条件都不能满足（类似于! (&&)）

　　　　2.14、返回 age=40 & state!=ID

　　　　　　curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }}],\"must_not\": [{\"match\": {\"state\": \"ID\" }}]}}}"

　　3、执行过滤器

　　　　文档中score(_score字段是搜索结果)。score是一个数字型的，是一种相对方法匹配查询文档结果。分数越高，搜索关键字与该文档相关性越高；越低，搜索关键字与该文档相关性越低。

　　　　在elasticsearch中所有的搜索都会触发相关性分数计算。如果我们不使用相关性分数计算，那要使用另一种查询能力，构建。

　　　　过滤器是类似于查询的概念,除了得以优化,更快的执行速度的两个主要原因:

　　　　1、过滤器不计算得分，所以他们比执行查询的速度

　　　　2、过滤器可中，允许重复搜索

　　　　为了便于理解过滤器，先介绍(like match_all, match, bool, etc.)，可以与其他的普通查询搜索组合一个过滤器。

　　　　,允许我们通过一个范围值来过滤文档，一般用于数字或日期过滤

　　　　使用过滤器搜索返回 balances[ 20000,30000]。换句话说，balance>=20000 && balance<=30000

POST /bank/_search?pretty{  "query": {    "bool": {        "must":     { "match": { "age": 39 }},        "must_not": { "match": { "employer":"Digitalus" }},        "filter":         {          "range":             { "balance":               {                "gte": 20000,                "lte": 30000                           }                      }         }    }  }}