一、前言
上一篇文章中，我们学习了如何使用Java客户端去连接并且简单的操作ES，今天我们将对ES中的基本操作进行学习，包括索引操作、映射操作、文档操作。
二、索引操作
简单回顾一下索引，ES中的索引就有相同结构的数据的集合，对应到关系型数据库例如Mysql中就是表。接下来我们学习索引的基本操作。
1、创建索引
语法：
PUT /索引名
{
"settings":{
....
},
"mappings":{
"properties":{
"field1": { "type": "类型" },
"field2": { "type": "类型2" }
...
}
},
"aliases": {
....
}
}
settings：表示对当前索引设置一些属性，包括但不限于 分片数量、副本分片数。
mappings：表示映射，即A字段是什么类型，B字段是什么类型。
aliases：别名，可以给索引设置别名。
例如我们要创建一个酒店（hotel）索引，副本数为1，分片数为1（因为目前是单机），有3个字段 id、name、price。
PUT /hotel
{
"settings": {
"number_of_replicas": 1,
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "long"
},
"name":{
"type": "text"
},
"price":{
"type": "double"
}
}
}
}
类似于Mysql中的
CREATE TABLE hotel (
id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
price DOUBLE
) ENGINE=InnoDB;
2、删除索引
DLETE /{索引名}
删除索引，没太多可以说的就是把索引删除掉，类似Mysql中的Drop Table
3、关闭索引
在某些场景下，某个索引暂时不使用了，但时候后期可能又会使用，比如归档了，此时可以把当前索引关闭，被关闭的索引将不能写入和搜索，只能通过ES特定的API或者监控工具能看到索引的元数据信息。
语法：POST /索引名/_close
例如：POST /hotel/_close
4、打开索引
有关闭索引那么一定就有开启索引，也很好理解就是把关闭的索引重新打开，让他可以继续写入和搜索。
语法：POST /索引名/_open
例如：POST/索引名/_open
5、索引别名
顾名思义就是给索引设置一个别名，是索引别名和索引之间建立某种逻辑关系。Mysql中也有别名，例如在使用JOIN的时候我们通常会使用别名（select t1.id,t2.name from table t1 left join on table t2 on t1.id = t2.id）
这里列举一个ES中别名的使用场景，例如我们建立了3个索引，分别代表hotel（酒店）1,2,3月份的入住情况，假设此时是4月了，我们想查询1~3月的数据，则需要分别查询1月的索引、2月的索引、3月的索引这样代码整体就不优雅了，所以我们可以给这个3个索引设置相同的别名，例如就叫 last_three_month，那么在应用层只要直接对last_three_month 进行搜索即可，这里也就是我们说的建立了逻辑上的关联，如下图
语法
POST _aliases
{
"actions": [
{
"add": {
"index": "索引名",
"alias": "别名"
}
},
{
"add": {
"index": "索引名2",
"alias": "别名"
}
}
]
}
（详细的API：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/indices-aliases.html）
如果一个别名关联了多个索引，查询是没问题的，写入则不行，因为ES无法确定你究竟要向那个索引写入，所以写入的时候还是要指定对应索引名。
.
三、映射操作
映射：Mapping，指的是字段和类型的关系，就好比MySQL中的表。接下来我们学习如何操作索引
1、查询索引
语法：GET /索引名/_mapping
案例：GET /hotel/_mapping
结果：
{
"hotel" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"city" : {
"type" : "keyword"
},
"price" : {
"type" : "double"
},
"title" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "ik_max_word"
}
}
}
}
}
2、修改索引
在我们开发的过程中可能会涉及到对索引的修改，很遗憾ES不能修改映射中的字段类型，所以说修改可能不是很准确说是扩展索引，比如可以增加一个字段。
语法
PUT /索引名/_mapping
{
"properties":{
"字段":{
"type":"类型"
}
}
}
例如：
#给hotel索引新增description字段，类型为text，使用ik_max_word分词器
PUT /hotel/_mapping
{
"properties":{
"description":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
此时我们再次查看索引
GET /hotel/_mapping
结果
{
"hotel" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"city" : {
"type" : "keyword"
},
"description" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "ik_max_word"
},
"price" : {
"type" : "double"
},
"title" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "ik_max_word"
}
}
}
}
}
3、基本数据类型
既然提到了索引，不得不提的就是ES中的基本数据类型，下面我们详细的说一下ES中的基本数据类型
3.1、keyword类型
keyword，关键词类型，该类型不参与分词（什么是分词这个会放到后续学习原理的时候再学习），简单的来说keyword类型的内容不会被切分，会当成完整的内容直接构建倒排索引（倒排索引是ES之所以这么快的原因之一，之后的学习也会学到）keyword一般用于对文档进行过滤，排序和聚合，例如我们通常会把“姓名”、“产品类型”这些不需要切分，或者说切分没有意义的字段设置为keyword类型。keyword只用于全词匹配来搜索。
案例：先写入
POST /hotel/_doc
{
"city":"杭州",
"description":"你好啊，这里是杭州如家酒店",
"price":200,
"title":"杭州如家酒店"
}
查询city字段
#查询案例1：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"city": "杭"
}
}
}
结果1：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 0,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
#查询案例2：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"term": {
"city": {
"value": "杭州"
}
}
}
}
结果2：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "hotel",
"_type" : "_doc",
"_id" : "_OFHP5MBAePmk6wB4nHX",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"city" : "杭州",
"description" : "你好啊，这里是杭州如家酒店",
"price" : 200,
"title" : "杭州如家酒店"
}
}
]
}
}
3.2、Text类型
Text文本类型，和keyword不同，Text类型会被分词，在写入数据的时候ES会使用指定（或者默认）的分词器对Text类型的字段内容进行分词，例如的内容是 “杭州如家酒店”，可能会被分为 “杭州”、“如家”、“酒店”这几个词，然后根据这几个词去构建倒排索引。案例：
案例1
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"description": "如家"
}
}
}
结果1：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.58446556,
"hits" : [
{
"_index" : "hotel",
"_type" : "_doc",
"_id" : "__OFHP5MBAePmk6wB4nHX",
"_score" : 0.58446556,
"_source" : {
"city" : "杭州",
"description" : "你好啊，这里是杭州如家酒店",
"price" : 200,
"title" : "杭州如家酒店"
}
}
]
}
}
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"description": "这里"
}
}
}
#结果2：同上不在赘述
3.3、数值类型
ES中支持的数值类型包括，long、integer、short、byte、double、float、hafl_float、scaled_floadt和unsigned_long，具体的数值范围可以参考官网（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/number.html），可以结合实际业务使用最合适的类型，这里不多赘述
3.4、布尔类型
布尔类型，用boolean定义用于表示是否，true或者false，这个相对简单。
3.5、日期类型
在ES中用date来表示日期类型，ES存储的日期是标准的UTC格式。一般使用如下的形式表示日期类型数据
- 格式化的日期字符串
- 毫秒级的时间戳
- 秒级时间戳
案例：
PUT /hotel
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"city":{
"type": "keyword"
},
"price":{
"type": "double"
},
"create_time":{
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}
}
}
}
4、复杂数据类型
受限于篇幅，这部分内容放在下一篇文章中继续
四、总结
今天的文章详细讲述了索引和映射的操作，同时也介绍了ES中的基本数据类型，下一篇文章讲继续讲解ES中的复杂数据类型，以及对文档的操作，希望对你有所帮助。
