下面的操作 都是是kibana 中的 dev Tools工具操作的
一、索引
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。
- #查看所有索引相关信息
- GET /_cat/indices?v
- #创建索引
- PUT customer
- #查看所有索引相关信息
- GET customer
- #删除索引
- DELETE customer
- #查看索引的文档总数
- GET kibana_sample_data_ecommerce/_count
-
- #查看前10条文档，了解文档格式
- POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
- {
- }
二、文档CRUD
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以 JSON（Javascript Object Notation）格式来表示。
1 create 创建文档
_create 指定类型为create并不是type名称 默认是_doc 指定 ID 如果已经存在，就报错
- #create document. _create 指定类型为create并不是type名称 默认是_doc 指定 ID 如果已经存在，就报错
- PUT users/_create/1
- {
- "user" : "Jack2",
- "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
- "message" : "trying out Elasticsearch"
- }
-
如果是id是1文档存在 在创建就会报错
2 index 创建文档
index和 create不一样地方：index 如果文档不错，就索引新的文档。如果文档存在就覆盖原有的文档内容。版本信息+1
3 GET查询索引
get 根据文档id查询 文档内容
4 Update 修改文档
update 修改文档 不会删除原文档 而是在 文档的基础上更新文档中的字段内容
# _update 才会根据文档中字段信息 在原文档上增加字段 必须带有doc
POST users/_update/1/
{
"doc":{
"post_date" : "2019-05-18T14:12:12",
"message" : "trying out ElasticsearchOut",
"phone" : "1806185",
"pubtest":[1,2,3],
"pubtest2":"[1,2,3]"
}
}
5 DELETE 删除文档
### Delete by Id
# 删除文档
DELETE users/_doc/1
6 查看索引的 maping 信息
maping 相当于表的 schema
GET users/_mapping
三 文档批量操作
bulk api 批量操作
1、bulk相当于数据库里的bash操作。
2、引入批量操作bulk，提高工作效率，你想啊，一批一批添加与一条一条添加，谁快?
3、bulk API可以帮助我们同时执行多个请求
4、bulk的格式：
action：index/create/update/delete
metadata：_index,_type,_id
request body：_source (删除操作不需要加request body)
{ action: { metadata }}
{ request body }
单条操作失败不会影响其他操作
5、bulk里为什么不支持get呢？
答：批量操作，里面放get操作，没啥用！所以，官方也不支持。
6、create 和index的区别
如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在，使用index则可以成功执行。
7、bulk一次最大处理多少数据量？
bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的，最佳的数据量不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载。
一般建议是1000-5000个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列，大小建议是5-15MB，默认不能超过100M，可以在es的配置文件（即$ES_HOME下的config下的elasticsearch.yml）中。
- ### Bulk 操作 批量操作,其中一步错误，不影响其他操作
-
- PUT _bulk
- {"index":{"_index":"test","_id":"1"}}
- {"name":"dukun","post_date" : "2019-05-18T14:12:12","age":18,"phone" : "1806185","sex":"男"}
- {"index":{"_index":"test","_id":"2"}}
- {"name":"dukun02","post_date" : "2019-05-18T14:12:12","age":25,"phone" : "19888","sex":"男"}
- {"create":{"_index":"test","_id":"3"}}
- {"name":"dukun03","post_date" : "2019-05-19T14:12:12"}
- {"update":{"_index":"test","_id":"3"}}
- {"doc" :{"name":"dukun04","phone" : "1806185","age":28,"sex":"男"}}
- {"delete":{"_index":"test","_id":"4"}}
mget 批量读取
批量操作可以减少网络连接所带来的开销，提供性能。
- ##批量查询mget
- GET /_mget
- {
- "docs":[
- {
- "_index" : "test",
- "_id" : "1"
- },
- {
- "_index" : "test",
- "_id" : "3"
- }
- ]
- }
- ##批量查询mget url中指定索引 可以简化如下
- GET test/_mget
- {
- "ids":[1,2,3]
- }
- #批量查询mget 中_source过滤默认_source字段会返回所有的内容，
- 你也可以通过_source进行过滤。
- 比如使用_source,_source_include 包含字段,_source_exclude 查询排除字段. "_source" : false 不显示字段
- GET test/_mget
- {
- "docs":[
- { "_id":"1",
- "_source" : false
- },
- { "_id":"1",
- "_source" : true
- },
- { "_id":"2",
- "_source" : ["name","age"]
- },
- {
- "_id":"3",
- "_source":{
- "include":["name","age","sex"]
- }
- },
- {
- "_id":"3",
- "_source":{
- "exclude":["name","age","sex"]
- }
- }
-
- ]
- }
批量查询 _msearch
使用match_all进行查询，并且只返回第一个文档。如果没有指定size的值，则默认返回前10个文档
也可以指定返回从哪个文档开始，返回多少文档.
took —— Elasticsearch执行这个搜索的耗时，以毫秒为单位
timed_out —— 指明这个搜索是否超时
_shards —— 指出多少个分片被搜索了，同时也指出了成功/失败的被搜索的shards的数量
hits —— 搜索结果
hits.total —— 能够匹配我们查询标准的文档的总数目
hits.hits —— 真正的搜索结果数据（默认只显示前10个文档）