⛄引言

本文参考黑马 分布式Elastic search
Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

一、Elastic Search 索引库

⛅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": 23,
    "weight": 62.1,
    "isMarried": false,
    "info": "info~",
    "email": "zy@qq.com",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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

二、索引库的 CRUD （增删改查）

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

⏰索引库的创建和映射

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

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"
          }
        }
      },
    }
  }
}

示例

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

新增并映射成功

⚡对索引库进行查询、修改、删除操作

查询索引库

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

GET /索引库名称

示例

GET /user

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

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 /索引库名称

进行测试

四、Elastic Search 文档操作

⌚新增、查询、删除文档

新增

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 /user/_doc/1
{
    "info": "用户信息",
    "email": "xiaowang@163.com",
    "name": {
        "firstName": "莽",
        "lastName": "王"
    }
}

新增文档

查询

根据 RestFull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 /user/_doc/1

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：

# 根据id删除数据
DELETE /user/_doc/1

结果：

⚡修改Elastic Search 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",
    // ...
}

示例

PUT /user/_doc/1
{
    "info": "用户信息",
    "email": "wangmang@163.com",
    "name": {
        "firstName": "莽",
        "lastName": "王"
    }
}

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 /user/_doc/1
{
  "doc":{
    "email": "Wangmang@163.com"
  }
}

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务 分布式搜索引擎 Elastic Search 索引库与文档操作 的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！ 技术改变世界！！！

如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！