Elasticsearch入门（二）基本操作（索引、文档、映射）

蔚落 2023-09-25 14:00 17阅读 0赞

### 数据格式 ###

[Elasticsearch][] 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。

![5d3f2f9b8d524bf894d34a112f4a3b47.png][]

这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。

用 JSON 作为文档序列化的格式，比如一条用户信息：

1.  `{`
2.  `"name" : "John",`
3.  `"sex" : "Male",`
4.  `"age" : 25,`
5.  `"birthDate": "1990/05/01",`
6.  `"about" : "I love to go rock climbing",`
7.  `"interests": [ "sports", "music" ]`
8.  `}`

因为访问Elasticsearch 服务器是REST请求，所以我们直接使用 Postman 访问。

Postman 下载地址：https://www.getpostman.com/apps

![3e0ba525ebe5454c8faf5b00f503ddfa.png][]

## HTTP 操作 ##

### 一、索引操作 ###

**1. 创建索引-PUT，创建索引就等同于创建数据库，如果重复添加索引，会返回错误信息**

[请求：http://127.0.0.1:9200/shopping][http_127.0.0.1_9200_shopping]

![cd9e962e536c48559811a75ad5c0e890.png][]

1.  `{`
2.  `"acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功`
3.  `"shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功`
4.  `"index"【索引名称】: "shopping"`
5.  `}`
6.  `# 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片`

**2. 查看全部索引-GET**

请求 ：http://127.0.0.1:9200/\_cat/indices?v

![a3bfcffd33ee4647832abad06edbe138.png][]

![878c52b0c7cd4102b61f8799b80765eb.png][]

**3. 查看单个索引-GET**

请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。

![bb9b41c56ca44806bfdcd1416c27d776.png][]

1.  `{`
2.  `"shopping"【索引名】: {`
3.  `"aliases"【别名】: {},`
4.  `"mappings"【映射】: {},`
5.  `"settings"【设置】: {`
6.  `"index"【设置 - 索引】: {`
7.  `"creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",`
8.  `"number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",`
9.  `"number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",`
10. `"uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",`
11. `"version"【设置 - 索引 - 版本】: {`
12. `"created": "7080099"`
13. `},`
14. `"provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"`
15. `}`
16. `}`
17. `}`
18. `}`

**4. 删除索引-DELETE**

请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

![e0b939f33a0a4793b92907d4d8c1f336.png][]

###  二、文档操作 ###

**1. 创建文档-POST**

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式

请求：[http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc][http_127.0.0.1_9200_shopping_doc]

![216eb89b3e674c62a9dadbed48cbf1e2.png][]

1.  `{`
2.  `"_index"【索引】: "shopping",`
3.  `"_type"【类型-文档】: "_doc",`
4.  `"_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成`
5.  `"_version"【版本】: 1,`
6.  `"result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功`
7.  `"_shards"【分片】: {`
8.  `"total"【分片 - 总数】: 2,`
9.  `"successful"【分片 - 成功】: 1,`
10. `"failed"【分片 - 失败】: 0`
11. `},`
12. `"_seq_no": 0,`
13. `"_primary_term": 1`
14. `}`

上面的数据创建后，由于没有指定**数据唯一性标识（ID）**，默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。

如果想要**`自定义唯一性标识`**，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc/1

此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

**2. 查看文档-GET**

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询

[http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc/Xhsa2ncBlvF\_7lxyCE9G][http_127.0.0.1_9200_shopping_doc_Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G]

![4bd4db6a9bba4f2ebc3a3b2501988d3a.png][]

1.  `{`
2.  `"_index"【索引】: "shopping",`
3.  `"_type"【文档类型】: "_doc",`
4.  `"_id": "1",`
5.  `"_version": 2,`
6.  `"_seq_no": 2,`
7.  `"_primary_term": 2,`
8.  `"found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到`
9.  `"_source"【文档源信息】: {`
10. `"title": "华为手机",`
11. `"category": "华为",`
12. `"images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",`
13. `"price": 4999.00`
14. `}`
15. `}`

**查询所有数据: http://127.0.0.1:9200/shopping/\_search 发送`GET`请求**

**3. 修改文档-POST**

*  全局修改
 *  局部修改

全局修改和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖，局部修改则修改字段对应的值。

[http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc/Xhsa2ncBlvF\_7lxyCE9G][http_127.0.0.1_9200_shopping_doc_Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G]**全局修改：**[http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc/Xhsa2ncBlvF\_7lxyCE9G][http_127.0.0.1_9200_shopping_doc_Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G]

1.  `{`
2.  `"title":"华为手机",`
3.  `"category":"华为",`
4.  `"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",`
5.  `"price":4999.00`
6.  `}`

![496255c5279d40be9a0a65164502aa78.png][]

局部修改：

1.  `{`
2.  `"doc":{`
3.  `"title":"华为手机"`
4.  `}`
5.  `}`

![ff96467b2c9645d6a3ffe7d382a2c08e.png][]

**4. 删除文档-DELETE**

[http://127.0.0.1:9200/shopping/\_doc/Xhsa2ncBlvF\_7lxyCE9G][http_127.0.0.1_9200_shopping_doc_Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G]

![b1c17696daac4febb8ad2279ecf5bbd4.png][]

1.  `{`
2.  `"_index": "shopping",`
3.  `"_type": "_doc",`
4.  `"_id": "1",`
5.  `"_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本`
6.  `"result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除`
7.  `"_shards": {`
8.  `"total": 2,`
9.  `"successful": 1,`
10. `"failed": 0`
11. `},`
12. `"_seq_no": 4,`
13. `"_primary_term": 2`
14. `}`

**5. 条件删除文档-POST**

先创建俩个文档

1.  `{`
2.  `"title":"小米手机",`
3.  `"category":"小米",`
4.  `"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",`
5.  `"price":3999.00`
6.  `}`
7.  `{`
8.  `"title":"华为手机",`
9.  `"category":"华为",`
10. `"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",`
11. `"price":4000.00`
12. `}`

删除价格为 4000.00 的文档：

1.  `{`
2.  `"query":{`
3.  `"match":{`
4.  `"price":4000.00`
5.  `}`
6.  `}`
7.  `}`

![76498db0656a48ad81ccd7a63ba97474.png][]

1.  `{`
2.  `"took"【耗时】: 1175,`
3.  `"timed_out"【是否超时】: false,`
4.  `"total"【总数】: 1,`
5.  `"deleted"【删除数量】: 1,`
6.  `"batches": 1,`
7.  `"version_conflicts": 0,`
8.  `"noops": 0,`
9.  `"retries": {`
10. `"bulk": 0,`
11. `"search": 0`
12. `},`
13. `"throttled_millis": 0,`
14. `"requests_per_second": -1.0,`
15. `"throttled_until_millis": 0,`
16. `"failures": []`
17. `}`

## 映射基本操作 ##

#### 原理 ####

有了索引库，等于有了数据库中的 database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

#### 1. 创建映射-PUT ####

首先创建 stuednt 索引：

[http://127.0.0.1:9200/student][http_127.0.0.1_9200_student]

![10916e27c0bf4936ba609ce845f6f596.png][]

ES 服务器发 `PUT` 请求：`http://127.0.0.1:9200/student/_mapping`

请求体内容为：

1.  `{`
2.  `"properties": {`
3.  `"name":{`
4.  `"type": "text",`
5.  `"index": true`
6.  `},`
7.  `"sex":{`
8.  `"type": "keyword",`
9.  `"index": true`
10. `},`
11. `"age":{`
12. `"type": "keyword",`
13. `"index": false`
14. `}`
15. `}`
16. `}`

![f67b3bf64c7a4365b2e1c08f35eb84b6.png][]

**映射数据说明：**

*  字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price
 *  type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
    
     *  String 类型，又分两种：
        
         *  text：可分词，支持模糊查询，支持准确查询，不支持聚合查询
         *  keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，支持模糊查询，支持准确查询，支持聚合查询。
     *  Numerical：数值类型，分两类
        
         *  基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half\_float
         *  浮点数的高精度类型：scaled\_float
     *  Date：日期类型
     *  Array：数组类型
     *  Object：对象
 *  index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
    
     *  true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
     *  false：字段不会被索引，不能用来搜索
 *  store：是否将数据进行独立存储，默认为 false
    
    原始的文本会存储在 \_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从 \_source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 "store": true 即可，获取独立存储的字段要比从 \_source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
 *  analyzer：分词器，这里的 ik\_max\_word 即使用 ik 分词器

#### 2. 查看映射-GET ####

[http://127.0.0.1:9200/student/\_mapping][http_127.0.0.1_9200_student_mapping]

![99141fefdfbe462b8609af263a91c8fb.png][]

#### 3. 索引映射关联-PUT ####

创建新的索引 **`student1`**，与之前的 **`student`**进行映射关联

[http://127.0.0.1:9200/student1][http_127.0.0.1_9200_student1]

请求体内容：（填写要映射的索引映射内容）

1.  `{`
2.  `"settings": {},`
3.  `"mappings": {`
4.  `"properties": {`
5.  `"name":{`
6.  `"type": "text",`
7.  `"index": true`
8.  
9.  `},`
10. `"sex":{`
11. `"type": "text",`
12. `"index": false`
13. `},`
14. `"age":{`
15. `"type": "long",`
16. `"index": false`
17. `}`
18. `}`
19. `}`
20. `}`

![1924c0a1557249179bf9512eb7a51247.png][]

[Elasticsearch入门（二）基本操作（索引、文档、映射）\_明湖起风了的博客-CSDN博客][Elasticsearch_-CSDN]

[Elasticsearch]: https://so.csdn.net/so/search?q=Elasticsearch&spm=1001.2101.3001.7020
[5d3f2f9b8d524bf894d34a112f4a3b47.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5d3f2f9b8d524bf894d34a112f4a3b47.png
[3e0ba525ebe5454c8faf5b00f503ddfa.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3e0ba525ebe5454c8faf5b00f503ddfa.png
[http_127.0.0.1_9200_shopping]: http://127.0.0.1:9200/shopping
[cd9e962e536c48559811a75ad5c0e890.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/cd9e962e536c48559811a75ad5c0e890.png
[a3bfcffd33ee4647832abad06edbe138.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a3bfcffd33ee4647832abad06edbe138.png
[878c52b0c7cd4102b61f8799b80765eb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/878c52b0c7cd4102b61f8799b80765eb.png
[bb9b41c56ca44806bfdcd1416c27d776.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/bb9b41c56ca44806bfdcd1416c27d776.png
[e0b939f33a0a4793b92907d4d8c1f336.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e0b939f33a0a4793b92907d4d8c1f336.png
[http_127.0.0.1_9200_shopping_doc]: http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc
[216eb89b3e674c62a9dadbed48cbf1e2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/216eb89b3e674c62a9dadbed48cbf1e2.png
[http_127.0.0.1_9200_shopping_doc_Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G]: http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G
[4bd4db6a9bba4f2ebc3a3b2501988d3a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4bd4db6a9bba4f2ebc3a3b2501988d3a.png
[496255c5279d40be9a0a65164502aa78.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/496255c5279d40be9a0a65164502aa78.png
[ff96467b2c9645d6a3ffe7d382a2c08e.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ff96467b2c9645d6a3ffe7d382a2c08e.png
[b1c17696daac4febb8ad2279ecf5bbd4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b1c17696daac4febb8ad2279ecf5bbd4.png
[76498db0656a48ad81ccd7a63ba97474.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/76498db0656a48ad81ccd7a63ba97474.png
[http_127.0.0.1_9200_student]: http://127.0.0.1:9200/student
[10916e27c0bf4936ba609ce845f6f596.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/10916e27c0bf4936ba609ce845f6f596.png
[f67b3bf64c7a4365b2e1c08f35eb84b6.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f67b3bf64c7a4365b2e1c08f35eb84b6.png
[http_127.0.0.1_9200_student_mapping]: http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
[99141fefdfbe462b8609af263a91c8fb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/99141fefdfbe462b8609af263a91c8fb.png
[http_127.0.0.1_9200_student1]: http://127.0.0.1:9200/student1
[1924c0a1557249179bf9512eb7a51247.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1924c0a1557249179bf9512eb7a51247.png
[Elasticsearch_-CSDN]: https://blog.csdn.net/m0_47743175/article/details/128208573