ElasticSearch-第二天

文档批量操作

批量获取文档数据

批量操作文档数据

DSL语言高级查询

DSL概述

无查询条件

叶子条件查询

模糊匹配

match的复杂用法

精确匹配

组合条件查询(多条件查询)

连接查询(多文档合并查询)

查询DSL和过滤DSL

区别

query DSL

filter DSL

Query方式查询:案例

term

match

multi_match

query_string

范围查询

分页、输出字段、排序综合查询

Filter Context 对数据进行过滤

总结

match

term

match_phase

query_string

文档映射

动态映射

静态映射

核心类型（Core datatype）

keyword 与 text 映射类型的区别

创建静态映射时指定text类型的ik分词器

设置ik分词器的文档映射

分词查询

对已存在的mapping映射进行修改

Elasticsearch乐观并发控制

悲观并发控制

乐观并发控制

举例

ES集群环境搭建

将安装包分发到其他服务器上面

修改elasticsearch.yml

修改jvm.option

node2与node3修改es配置文件

文档批量操作

这个不用看，看DSL语言哪个就行

这里多个文档是指，批量操作多个文档

批量获取文档数据

批量获取文档数据是通过_mget的API来实现的

在URL中不指定index和type

请求方式：GET
请求地址：_mget
功能说明：可以通过ID批量获取不同index和type的数据
请求参数：
- docs : 文档数组参数
  - _index : 指定index
  - _source : 指定要查询的字段
  - _id : 指定id
  - _type : 指定type

GET _mget 
{
	"docs": 
	[
	  {
			"_index": "es_db",
			"_type": "_doc",
			"_id": 1
		},
		{
			"_index": "es_db",
			"_type": "_doc",
			"_id": 2
		}
	]
}

响应结果如下：

{
  "docs" : [
    {
      "_index" : "es_db",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_version" : 3,
      "_seq_no" : 7,
      "_primary_term" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "name" : "张三666",
        "sex" : 1,
        "age" : 25,
        "address" : "广州天河公园",
        "remark" : "java developer"
      }
    },
    {
      "_index" : "es_db",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "2",
      "_version" : 1,
      "_seq_no" : 1,
      "_primary_term" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "name" : "李四",
        "sex" : 1,
        "age" : 28,
        "address" : "广州荔湾大厦",
        "remark" : "java assistant"
      }
    }
  ]
}

在URL中指定index

请求方式：GET
请求地址：/{{indexName}}/_mget
功能说明：可以通过ID批量获取不同index和type的数据
请求参数：
- docs : 文档数组参数
  - _index : 指定index
  - _source : 指定要查询的字段
  - _id : 指定id
  - _type : 指定type

GET / es_db / _mget 
{
	"docs": [
	  {
			"_type": "_doc",
			"_id": 3
		},
		{
			"_type": "_doc",
			"_id": 4
		}
	]
}

在URL中指定index和type

请求方式：GET
请求地址：/{{indexName}}/{{typeName}}/_mget
功能说明：可以通过ID批量获取不同index和type的数据
请求参数：
- docs : 文档数组参数
  - _index : 指定index
  - _source : 指定要查询的字段
  - _id : 指定id
  - _type : 指定type

GET / es_db / _doc / _mget 
{
	"docs": [
	    {
			"_id": 1
		},
		{
			"_id": 2
		}
	]
}

批量操作文档数据

批量对文档进行写操作是通过_bulk的API来实现的

请求方式：POST
请求地址：_bulk
请求参数：通过_bulk操作文档，一般至少有两行参数(或偶数行参数)
- 第一行参数为指定操作的类型及操作的对象(index,type和id)
- 第二行参数才是操作的数据

参数类似于：

{"actionName":{"_index":"indexName", "_type":"typeName","_id":"id"}}
{"field1":"value1", "field2":"value2"}

actionName：表示操作类型，主要有create,index,delete和update

批量创建文档create

POST _bulk {
	"create": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 3
	}
} {
	"id": 3,
	"title": "白起老师1",
	"content": "白起老师666",
	"tags": ["java", "面向对象"],
	"create_time": 1554015482530
} {
	"create": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 4
	}
} {
	"id": 4,
	"title": "白起老师2",
	"content": "白起老师NB",
	"tags": ["java", "面向对象"],
	"create_time": 1554015482530
}

普通创建或全量替换index

POST _bulk {
	"index": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 3
	}
} {
	"id": 3,
	"title": "图灵徐庶老师(一)",
	"content": "图灵学院徐庶老师666",
	"tags": ["java", "面向对象"],
	"create_time": 1554015482530
} {
	"index": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 4
	}
} {
	"id": 4,
	"title": "图灵诸葛老师(二)",
	"content": "图灵学院诸葛老师NB",
	"tags": ["java", "面向对象"],
	"create_time": 1554015482530
}

如果原文档不存在，则是创建
如果原文档存在，则是替换(全量修改原文档)

批量删除delete

POST _bulk {
	"delete": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 3
	}
} {
	"delete": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 4
	}
}

批量修改update

POST _bulk {
	"update": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 3
	}
} {
	"doc": {
		"title": "ES大法必修内功"
	}
} {
	"update": {
		"_index": "article",
		"_type": "_doc",
		"_id": 4
	}
} {
	"doc": {
		"create_time": 1554018421008
	}
}

DSL语言高级查询

DSL概述

Domain Specific Language：领域专用语言

Elasticsearch provides a ful1 Query DSL based on JSON to define queries

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。

DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。

无查询条件

无查询条件是查询所有，默认是查询所有的，或者使用match_all表示所有

GET / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"match_all": {}
	 }
}

叶子条件查询

模糊匹配

模糊匹配主要是针对文本类型的字段，文本类型的字段会对内容进行分词，对查询时，也会对搜索条件进行分词，然后通过倒排索引查找到匹配的数据，模糊匹配主要通过match等参数来实现

match : 通过match关键词模糊匹配条件内容
prefix : 前缀匹配
regexp : 通过正则表达式来匹配数据

match的复杂用法

match条件还支持以下参数：

query : 指定匹配的值
operator : 匹配条件类型
- and : 条件分词后都要匹配
- or : 条件分词后有一个匹配即可(默认)
minmum_should_match : 指定最小匹配的数量

精确匹配

term : 单个条件相等
terms : 单个字段属于某个值数组内的值
range : 字段属于某个范围内的值
exists : 某个字段的值是否存在
ids : 通过ID批量查询

组合条件查询(多条件查询)

组合条件查询是将叶子条件查询语句进行组合而形成的一个完整的查询条件

bool : 各条件之间有and,or或not的关系
- must : 各个条件都必须满足，即各条件是and的关系
- should : 各个条件有一个满足即可，即各条件是or的关系
- must_not : 不满足所有条件，即各条件是not的关系
- filter : 不计算相关度评分，它不计算_score即相关度评分，效率更高
constant_score : 不计算相关度评分

must/filter/shoud/must_not 等的子条件是通过 term/terms/range/ids/exists/match 等叶子条件为参数的

注：以上参数，当只有一个搜索条件时，must等对应的是一个对象，当是多个条件时，对应的是一个数组

连接查询(多文档合并查询)

父子文档查询：parent/child
嵌套文档查询: nested

查询DSL和过滤DSL

区别

query DSL

在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么？”

如何验证匹配很好理解，如何计算相关度呢？ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的，因此也需要一定的时间。

filter DSL

在过滤器上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配？”

答案很简单，是或者不是。它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。

过滤上下文是在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用must_not或者filter

另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。

Query方式查询:案例

term

根据名称精确查询姓名 term, term查询不会对字段进行分词查询，会采用精确匹配

注意: 采用term精确查询, 查询字段映射类型属于为keyword.

举例:

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"term": {
			"name": "admin"
		}
	}
}

match

根据备注信息模糊查询 match, match会根据该字段的分词器，进行分词查询

举例:

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"from": 0,
	"size": 2,
	"query": {
		"match": {
			"address": "广州"
		}
	}
}

multi_match

多字段模糊匹配查询与精准查询 multi_match

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"multi_match": {
			"query": "张三",
			"fields": ["address", "name"]
		}
	}
}

query_string

未指定字段条件查询 query_string , 含 AND 与 OR 条件

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"query_string": {
			"query": "广州 OR 长沙"
		}
	}
}

指定字段条件查询 query_string , 含 AND 与 OR 条件

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"query_string": {
			"query": "admin OR 长沙",
			"fields": ["name", "address"]
		}
	}
}

范围查询

注：json请求字符串中部分字段的含义

range：范围关键字

gte 大于等于
lte 小于等于
gt 大于
lt 小于
now 当前时间

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"range": {
			"age": {
				"gte": 25,
				"lte": 28
			}
		}
	}
}

分页、输出字段、排序综合查询

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"range": {
			"age": {
				"gte": 25,
				"lte": 28
			}
		}
	},
	"from": 0,
	"size": 2,
	"_source": ["name", "age", "book"], // 显示哪几个字段
	"sort": {
		"age": "desc"  // 排序字段
	}
}

Filter Context 对数据进行过滤

Filter过滤器方式查询，它的查询不会计算相关性分值，也不会对结果进行排序, 因此效率会高一点，查询的结果可以被缓存。

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"bool": {
			"filter": {
				"term": {
					"age": 25
				}
			}
		}
	}
}

总结

match

match：模糊匹配，需要指定字段名，但是输入会进行分词，比如"hello world"会进行拆分为hello和world，然后匹配，如果字段中包含hello或者world，或者都包含的结果都会被查询出来，也就是说match是一个部分匹配的模糊查询。查询条件相对来说比较宽松。

term

term: 这种查询和match在有些时候是等价的，比如我们查询单个的词hello，那么会和match查询结果一样，但是如果查询"hello world"，结果就相差很大，因为这个输入不会进行分词，就是说查询的时候，是查询字段分词结果中是否有"hello world"的字样，而不是查询字段中包含"hello world"的字样。当保存数据"hello world"时，elasticsearch会对字段内容进行分词，"hello world"会被分成hello和world，不存在"hello world"，因此这里的查询结果会为空。这也是term查询和match的区别。

match_phase

match_phase：会对输入做分词，但是需要结果中也包含所有的分词，而且顺序要求一样。以"hello world"为例，要求结果中必须包含hello和world，而且还要求他们是连着的，顺序也是固定的，hello that world不满足，world hello也不满足条件。

query_string

query_string：和match类似，但是match需要指定字段名，query_string是在所有字段中搜索，范围更广泛

文档映射

ES中映射可以分为动态映射和静态映射

动态映射

在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库下创建数据表，并创建表字段、类型、长度、主键等，最后才能基于表插入数据。而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射（即关系型数据库的表、字段等），在文档写入Elasticsearch时，会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。

动态映射规则如下：

删除原创建的索引：DELETE /es_db

创建索引：PUT /es_db

创建文档(ES根据数据类型, 会自动创建映射)

PUT / es_db / _doc / 1 
{
	"name": "Jack",
	"sex": 1,
	"age": 25,
	"book": "java入门至精通",
	"address": "广州小蛮腰"
}

获取文档映射：GET /es_db/_mapping

静态映射

静态映射是在Elasticsearch中也可以事先定义好映射，包含文档的各字段类型、分词器等，这种方式称之为静态映射

设置文档映射

PUT / es_db {
	"mappings": {
		"properties": {
			"name": {
				"type": "keyword",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"sex": {
				"type": "integer",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"age": {
				"type": "integer",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"book": {
				"type": "text",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"address": {
				"type": "text",
				"index": true,
				"store": true
			}
		}
	}
}

核心类型（Core datatype）

字符串：string，string类型包含 text 和 keyword。

text：该类型被用来索引长文本，在创建索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引；允许es来检索这些词，text类型不能用来排序和聚合。

keyword：该类型不能分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合，keyword类型不可用text进行分词模糊检索。

数值型：long、integer、short、byte、double、float

日期型：date

布尔型：boolean

keyword 与 text 映射类型的区别

将 book 字段设置为 keyword 映射（只能精准查询, 不能分词查询，能聚合、排序）

将 book 字段设置为 text 映射能模糊查询, 能分词查询，不能聚合、排序

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"term": {
			"book": "elasticSearch入门至精通"
		}
	}
}

创建静态映射时指定text类型的ik分词器

设置ik分词器的文档映射

先删除之前的es_db
再创建新的es_db
定义ik_smart的映射

PUT / es_db 
{
	"mappings": {
		"properties": {
			"name": {
				"type": "keyword",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"sex": {
				"type": "integer",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"age": {
				"type": "integer",
				"index": true,
				"store": true
			},
			"book": {
				"type": "text",
				"index": true,
				"store": true,
				"analyzer": "ik_smart",
				"search_analyzer": "ik_smart"
			},
			"address": {
				"type": "text",
				"index": true,
				"store": true
			}
		}
	}
}

分词查询

POST / es_db / _doc / _search 
{
	"query": {
		"match": {
			"address": "广"
		}
	}
}

POST / es_db / _doc / _search {
	"query": {
		"match": {
			"address": "广州"
		}
	}
}

对已存在的mapping映射进行修改

具体方法

1）如果要推倒现有的映射, 你得重新建立一个静态索引

2）然后把之前索引里的数据导入到新的索引里

3）删除原创建的索引

4）为新索引起个别名, 为原索引名

POST _reindex   // 命令
{
	"source": {
		"index": "db_index"  // 来源数据
	},
	"dest": {
		"index": "db_index_2"  //目标数据
	}
}

DELETE /db_index  // 删除原来的索引

PUT /db_index_2 /_alias /db_index  // 对新建的索引重新命名

注意: 通过这几个步骤就实现了索引的平滑过渡,并且是零停机

Elasticsearch乐观并发控制

在数据库领域中，有两种方法来确保并发更新，不会丢失数据：

悲观并发控制

这种方法被关系型数据库广泛使用，它假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。一个典型的例子是读取一行数据之前先将其锁住，确保只有放置锁的线程能够对这行数据进行修改。

乐观并发控制

Elasticsearch 中使用的这种方法假定冲突是不可能发生的，并且不会阻塞正在尝试的操作。然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败。应用程序接下来将决定该如何解决冲突。例如，可以重试更新、使用新的数据、或者将相关情况报告给用户。

举例

再以创建一个文档为例 ES老版本

PUT /db_index /_doc /1 
{
	"name": "Jack",
	"sex": 1,
	"age": 25,
	"book": "Spring Boot 入门到精通",
	"remark": "hello world"
}

实现_version乐观锁更新文档，根据版本去查询

PUT /db_index /_doc /1?version=1 
{
	"name": "Jack",
	"sex": 1,
	"age": 25,
	"book": "Spring Boot 入门到精通",
	"remark": "hello world"
}

ES新版本(7.x)不使用version进行并发版本控制 if_seq_no=版本值&if_primary_term=文档位置

_seq_no：文档版本号，作用同_version
_primary_term：文档所在位置

POST /es_sc/_search

DELETE /es_sc

POST /es_sc/_doc/1
{
  "id": 1,
  "name": "图灵学院",
  "desc": "图灵学院白起老师",
  "create_date": "2021-02-24"
}

POST /es_sc/_update/1
{
  "doc": {
  	"name": "图灵教育666"
   }
}

// 下面这两个有一个能执行成功，一个执行不成功，因为seq_no版本号变了
POST /es_sc/_update/1/?if_seq_no=1&if_primary_term=1
{
  "doc": {
  	"name": "图灵学院1"
  }    
}

POST /es_sc/_update/1/?if_seq_no=1&if_primary_term=1
{
  "doc": {
  	"name": "图灵学院2"
  }    
}

ES集群环境搭建

将安装包分发到其他服务器上面

修改elasticsearch.yml

node1.baiqi.cn 服务器使用baiqi用户来修改配置文件

mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data

cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config

rm -rf elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml
cluster.name: baiqi-es
node.name: node1.baiqi.cn
path.data: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data
path.logs: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
network.host: node1.baiqi.cn
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["IP1", "IP2", "IP3"]
cluster.initial_master_nodes: ["节点1名称", "节点2名称", "节点3名称"]
bootstrap.system_call_filter: false
bootstrap.memory_lock: false
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

修改jvm.option

修改jvm.option配置文件，调整jvm堆内存大小

node1.baiqi.cn使用baiqi用户执行以下命令调整jvm堆内存大小，每个人根据自己服务器的内存大小来进行调整。

cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config
vim jvm.options
-Xms2g
-Xmx2g

node2与node3修改es配置文件

node2.baiqi.cn与node3.baiqi.cn也需要修改es配置文件

node2.baiqi.cn使用baiqi用户执行以下命令修改es配置文件

mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data

cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config


vim elasticsearch.yml
cluster.name: baiqi-es
node.name: node2.baiqi.cn
path.data: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data
path.logs: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
network.host: node2.baiqi.cn
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["IP1", "IP2", "IP3"]
cluster.initial_master_nodes: ["节点1名称", "节点2名称", "节点3名称"]
bootstrap.system_call_filter: false
bootstrap.memory_lock: false
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

node3.baiqi.cn使用baiqi用户执行以下命令修改配置文件

mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
mkdir -p /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data

cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config


vim elasticsearch.yml
cluster.name: baiqi-es
node.name: node3.baiqi.cn
path.data: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/data
path.logs: /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/log
network.host: node3.baiqi.cn
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["IP1", "IP2", "IP3"]
cluster.initial_master_nodes: ["节点1名称", "节点2名称", "节点3名称"]
bootstrap.system_call_filter: false
bootstrap.memory_lock: false
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

查看集群状态：