大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
1.背景
ES数据库是非关系型数据库
2.ES数据库优点
1.存储优化
内存中使用有限状态机FST优化
本质上是前缀树加上后缀树的结合，利用这个数据结构可以把Term更节省内存地放置并查询，它有着字典树的查询时间复杂度，但是由于做了后缀合并会更节约内存
传统Bitmap优化
使用Bitmap来记录文档的Id，每个bit对应一个文档，表示它是否存在。
2.联合查询优化
若要对多个term做联合查询，比如做AND来查询，实际上便是联合各个term产生的跳表Skip-list做查询
Term Query中使用AND操作就是利用跳表来做联合查询。比如搜索Term为Address中同时包含关键字Road和District的文章，就可以找到二者的倒排然后选取短的序列用作遍历，长的用作构造跳表，随后只要遍历短的列表里的文章逐个去跳表里寻找就可以了
3.算法
ES数据库中集成了数据分析器Analyzer，例如Charater Filter(特殊字符替换) -> Tokenizer(分词) -> Token Filter(每个词处理)
在数据分析，自然语言处理中非常常见
4.ES数据库集群化，分片，主从备份机制，容灾能力
3.ES数据库缺点
1.浪费空间
由于ES数据库采用文档Id分布，当文档很稀疏时，将会很浪费空间
4.ES数据库restful操作
域名：127.0.0.1:9200
操作的index: twitter
注意如果index未定义mapping，会根据你当前的数据结构，自动定义mapping,
代码语言：javascript复制1.根据_id写入数据，如果存在则无法写入
PUT twitter/_create/1
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
2. 根据_id更新数据或写入数据（不会报错，整体更新）
PUT twitter/_doc/1?timeout=5m
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
timeout=5m 这里设置超时操作
3.增量式写入数据（自动将生成随机_id）
POST twitter/_doc/
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
4.根据_id查询数据
GET twitter/_doc/0?_source=false
_source=false 表示将数据屏蔽调
_source_includes=message,post_date 表示加载的数据资源
GET twitter/_source/1?_source_includes=message,post_date
_source_includes=message,post_date 表示加载的数据资源
5.根据_id删除数据
DELETE /twitter/_doc/1?timeout=5m
6.更新数据中某字段
POST /twitter/_update/1
{
"doc" : {
"user" : "lijiacai",
"age": 12
},
"detect_noop": false,
"doc_as_upsert" : true
}
"detect_noop": false 如果在发送请求之前name是new_name，那么将忽略整个更新请求。如果请求被忽略，则响应中的result元素返回noop
doc_as_upsert: true 表示存在则更新该字段，不存在则插入
7.根据条件批量获取数据
GET /twitter/_mget 或者 /twitter/_doc/_mget
其中_index 与url中的twitter对应，如果url未给出则参数中给出，反之url中给出，以下接口同理
{
"docs" : [
{
"_index" : "twitter",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1"
},
{
"_index" : "twitter",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2"
}
]
}
8.根据条件批量筛选字段
GET /test/_mget
{
"docs" : [
{
"_id" : "1"
},
{
"_id" : "2",
"_source" : {
"include": ["others"],
"exclude": ["others.name"]
}
}
]
}
include 包含字段
exclude 不包含字段
9.批量写
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }
注意这里格式，是多级结构得字典，传入参数是以换行符区分的
10.按条件删除数据
POST twitter,other_index/_delete_by_query
{
"query": {
"match": {
"message": "some message"
}
}
}
可以给多个index表
11.根据条件查询数据
POST /twitter/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"query_string" : {
"query" : "some query string here"
}
},
"filter" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
}
}
12.请求body查询
其他参数见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-from-size.html
GET /twitter/_search
{
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
13.查询表结构
GET /twitter/_mapping
14.查询集群状态
GET /_cluster/health
15.查询index映射关系
GET /_cat/aliases?v
16.查询集群文档数量
GET /_cat/count?v
17.query查询URI
GET /twitter/_search?q=field: value
多个字段 使用AND 或者 OR
参数：
sort，from，size，q，_source等
详情参照文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-uri-request.html
18.查询index的文档数量
GET /twitter/_count?q=user:kimchy，发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141959.html原文链接：https://javaforall.cn
