Elasticsearch --- 索引库、文档操作

一、索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

1.1、mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "张三学Java，太难了",
    "email": "zs@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "三",
        "lastName": "张"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：

age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

1.2、索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

1.2.1、创建索引库和映射

基本语法：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名，可以自定义
请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

示例：

PUT /wuyun
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.2.2、查询索引库

基本语法：

请求方式：GET
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

GET /索引库名

示例：

1.2.3、修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

示例：

1.2.4、删除索引库

语法：

请求方式：DELETE
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

1.2.5、总结

索引库操作有哪些？

创建索引库：PUT /索引库名
查询索引库：GET /索引库名
删除索引库：DELETE /索引库名
添加字段：PUT /索引库名/_mapping

二、文档操作

2.1、新增文档

语法：

POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

示例：

POST /wuyun/_doc/1
{
  "info": "张三学Java",
  "email": "zs@163.com",
  "name": {
    "firstName": "三",
    "lastName": "张"
  }
}

响应：

2.2、查询文档

根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。

语法：

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

通过kibana查看数据：

GET /wuyun/_doc/1

查看结果：

2.3、删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法：

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

DELETE /wuyun/_doc/1

结果：

2.4、修改文档

修改有两种方式：

全量修改：直接覆盖原来的文档
增量修改：修改文档中的部分字段

全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

根据指定的id删除文档

新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了

语法：
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}
示例：
PUT /wuyun/_doc/1
{
  "info": "张三学Java",
  "email": "zs@163.com",
  "name": {
    "firstName": "三",
    "lastName": "张"
  }
}

增量修改

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}
示例：
POST /wuyun/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "zhangsan@163.com"
  }
}

2.5、总结

文档操作有哪些？

创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
修改文档：
- 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}