1.索引下所有数据
无条件搜索所有
代码语言：apl复制GET /book/_search{ "took": 969, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 3, "relation": "eq" }, "max_score": 1.0, "hits": [ { "_index": "book", "_type": "_doc", "_id": "1", "_score": 1.0, "_source": { "name": "Bootstrap开发", "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发css框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长css页面开发的程序人员）轻松的实现一个css，不受浏览器限制的精美界面css效果。", "studymodel": "201002", "price": 38.6, "timestamp": "2019-08-25 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg", "tags": ["bootstrap", "dev"] } } } ] } }
2.带参数搜索
与 http 请求传参类似
代码语言：apl复制GET /book/_search?q=name:java&sort=price:desc类比 sql: select * from book where name like ’ %java%’ order by price desc
{ "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 1, "relation": "eq" }, "max_score": null, "hits": [ { "_index": "book", "_type": "_doc", "_id": "2", "_score": null, "_source": { "name": "java编程思想", "description": "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。", "studymodel": "201001", "price": 68.6, "timestamp": "2019-08-25 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg", "tags": ["java", "dev"] }, "sort": [68.6] } ] } }
3. 设置 timeout
代码语言：apl复制GET /book/_search?timeout=10ms设置搜索的超时时间,到超时就返回
全局设置：配置文件中设置 search.default_search_timeout：100ms。默认不超时。
4.多索引搜索
multi-index 搜索模式
告诉你如何一次性搜索多个 index 和多个 type 下的数据
代码语言：apl复制#所有索引下的所有数据都搜索出来
/_search
#指定一个index，搜索其下所有的数据
/index1/_search
#同时搜索两个index下的数据
/index1,index2/_search
#按照通配符去匹配多个索引
/index*/_search5.分页搜索
分页搜索的语法:
select * from book limit 1,5GET /book/_search?size=10
GET /book/_search?size=10&from=0
GET /book/_search?size=10&from=20
GET /book/_search?from=0&size=36.分页模糊搜索
代码语言：apl复制# 分页模糊搜索
POST /db01_v1_20240903-114316/_search
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"query_string": {
"query": "name:*模糊值*",
"default_field": "name",
"fuzziness": 1
}
}
}7.query string 基础语法
- GET /book/_search?q=name:java
- GET /book/_search?q= name:java
- GET /book/_search?q=-name:java
说明:
q=field:search content 的语法，就是根据字段进行搜索
与没有 一样都是必须包含，-是必须不包含
8._all metadata 的原理和作用
不带字段的查询,会存在 all 索引中_,方便查询
代码语言：apl复制GET /book/_search?q=java直接可以搜索所有的 field，任意一个 field 包含指定的关键字就可以搜索出来。我们在进行中搜索的时候，难道是对 document 中的每一个 field 都进行一次搜索吗？不是的。
es 中_all 元数据。建立索引的时候，插入一条 docunment，es 会将所有的 field 值经行全量分词，把这些分词，放到_all field 中。在搜索的时候，没有指定 field，就在_all 搜索。
9.query DSL
查询全部 GET /book/_search
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}排序 GET /book/_search?sort=price:desc
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query" : {
"match" : {
"name" : " java"
}
},
"sort": [
{ "price": "desc" }
]
}分页查询 GET /book/_search?size=10&from=0
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 0,
"size": 1
}指定返回字段 GET /book/ _search? _source=name,studymodel
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["name", "studymodel"]
}通过组合以上各种类型查询，实现复杂查询。
10.组合多个搜索条件
搜索需求：title 必须包含 elasticsearch，content 可以包含 elasticsearch 也可以不包含，author_id 必须不为 111
sql where and or !=
初始数据：
代码语言：apl复制POST /website/_doc/1
{
"title": "my hadoop article",
"content": "hadoop is very bad",
"author_id": 111
}
POST /website/_doc/2
{
"title": "my elasticsearch article",
"content": "es is very bad",
"author_id": 112
}
POST /website/_doc/3
{
"title": "my elasticsearch article",
"content": "es is very goods",
"author_id": 111
}搜索：
代码语言：apl复制GET /website/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "elasticsearch"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"content": "elasticsearch"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"author_id": 111
}
}
]
}
}
}返回：
代码语言：json复制{
"took": 488,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.47000363,
"hits": [
{
"_index": "website",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 0.47000363,
"_source": {
"title": "my elasticsearch article",
"content": "es is very bad",
"author_id": 112
}
}
]
}
}简单示例
POST /db01_v1_20240903/_search
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"exists": {
"field": "object_id"
}
},
{
"match_phrase": {
"object_id": "預約中醫門診服務"
}
}
]
}
}
}更复杂的搜索需求：
select * from test_index where name='tom' or (hired =true and (personality ='good' and rude != true ))
代码语言：apl复制GET /test_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match":{ "name": "tom" }},
"should": [
{ "match":{ "hired": true }},
{ "bool": {
"must":{ "match": { "personality": "good" }},
"must_not": { "match": { "rude": true }}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
}11.full-text search 全文检索
重新创建 book 索引
代码语言：apl复制PUT /book/
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"description":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"studymodel":{
"type": "keyword"
},
"price":{
"type": "double"
},
"timestamp": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"pic":{
"type":"text",
"index":false
}
}
}
}插入数据
代码语言：apl复制PUT /book/_doc/1
{
"name": "Bootstrap开发",
"description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发css框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长css页面开发的程序人员）轻松的实现一个css，不受浏览器限制的精美界面css效果。",
"studymodel": "201002",
"price":38.6,
"timestamp":"2019-08-25 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "bootstrap", "dev"]
}
PUT /book/_doc/2
{
"name": "java编程思想",
"description": "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。",
"studymodel": "201001",
"price":68.6,
"timestamp":"2019-08-25 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "java", "dev"]
}
PUT /book/_doc/3
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
"price":88.6,
"timestamp":"2019-08-24 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "spring", "java"]
}搜索
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query" : {
"match" : {
"description" : "java程序员"
}
}
}12.Filter 过滤
需求：用户查询 description 中有"java 程序员"，并且价格大于 80 小于 90 的数据。
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"description": "java程序员"
}
},
{
"range": {
"price": {
"gte": 80,
"lte": 90
}
}
}
]
}
}
}使用 filter:
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"description": "java程序员"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 80,
"lte": 90
}
}
}
}
}
}13.filter 与 query 对比
filter，仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，对相关度没有任何影响。
query，会去计算每个 document 相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序。
应用场景:
一般来说，如果你是在进行搜索，需要将最匹配搜索条件的数据先返回，那么用 query 如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用 filter
性能比较:
- filter，不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动 cache 最常使用 filter 的数据
- query，相反，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法 cache 结果
14.默认排序规则
默认情况下，是按照_score 降序排序的
然而，某些情况下，可能没有有用的_score，比如说 filter
代码语言：apl复制GET book/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"description": "java程序员"
}
}
]
}
}
}当然，也可以是 constant_score
15.定制排序规则
相当于 sql 中 order by ?sort=sprice:desc
代码语言：apl复制GET /book/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter" : {
"term" : {
"studymodel" : "201001"
}
}
}
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "asc"
}
}
]
}16.Text 字段排序问题
如果对一个 text field 进行排序，结果往往不准确，因为分词后是多个单词，再排序就不是我们想要的结果了。
通常解决方案是，将一个 text field 建立两次索引，一个分词，用来进行搜索；一个不分词，用来进行排序。
代码语言：apl复制PUT /website
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"content": {
"type": "text"
},
"post_date": {
"type": "date"
},
"author_id": {
"type": "long"
}
}
}
}插入数据
代码语言：apl复制PUT /website/_doc/1
{
"title": "first article",
"content": "this is my second article",
"post_date": "2019-01-01",
"author_id": 110
}
PUT /website/_doc/2
{
"title": "second article",
"content": "this is my second article",
"post_date": "2019-01-01",
"author_id": 110
}
PUT /website/_doc/3
{
"title": "third article",
"content": "this is my third article",
"post_date": "2019-01-02",
"author_id": 110
}搜索
代码语言：apl复制GET /website/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"title.keyword": {
"order": "desc"
}
}
]
}Elasticsearch 的主要优点包括：
- 分布式设计：Elasticsearch 天然支持分布式，可以很容易地横向扩容，处理 PB 级结构化或非结构化数据。
- 高效的搜索能力：Elasticsearch 提供了全文搜索功能，支持模糊查询、前缀查询、通配符查询等，并且具有强大的聚合分析功能。
- 快速的查询速度：Elasticsearch 的底层使用 Lucene 作为搜索引擎，并在此之上做了多重优化，保证了用户对数据查询的需求。
- 易用性：Elasticsearch 提供了简单的 RESTful API，天生的兼容多语言开发，上手容易，开箱即用。
- 丰富的生态圈：Elasticsearch 有丰富的插件和工具，如 Logstash、Kibana、Beats 等，形成了强大的 Elastic Stack 生态。
Elasticsearch 的使用场景包括：
- 应用搜索：为网站或应用程序提供搜索功能，如电商、社交媒体等。
- 日志记录和日志分析：收集、存储和分析服务器日志、应用日志等。
- 基础设施监控：监控服务器、网络设备等基础设施的性能指标。
- 安全分析：分析安全日志，进行入侵检测和威胁分析。
- 地理位置数据分析：处理地理空间数据，提供地理位置搜索服务。
- 商业智能：对商业数据进行分析，提供决策支持。
Elasticsearch 的引入主要是为了应对大数据环境下的海量数据检索和实时分析需求，它通过分布式架构和高效的索引机制，提供了快速的搜索和分析能力。然而，Elasticsearch 也存在一些潜在风险，如响应时间问题和任务恢复延迟等，需要通过优化配置和维护来降低这些风险的影响。
