1. elasticsearch 命令的基本格式
RESTful接口URL的格式：
http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>]
其中index、type是必须提供的。id是可选的，不提供es会自动生成。index、type将信息进行分层，利于管理。index可以理解为数据库；type理解为数据表；id相当于数据库表中记录的主键，是唯一的。
注：在url网址后面加"?pretty"，会让返回结果以工整的方式展示出来，适用所有操作数据类的url。"?"表示引出条件，"pretty"是条件内容。
2. elasticsearch基本的增删改
2.1 elasticSearch增加
向store索引中添加一些书籍
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curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.187.201:9200/store/books/1?pretty' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2015-02-06",
"price":"49.99"
}'
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注：curl是linux下的http请求，-H "Content-Type: application/json"需要添加，否则会报错{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}
加"pretty"
不加"pretty"
加"pretty"与不加"pretty"的区别就是返回结果工整与不工整的差别，其他操作类似。为了使返回结果工整，以下操作都在url后添加"pretty"
2.2 elasticSearch删除
删除一个文档
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curl -XDELETE 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty'
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2.3 elasticSearch更新(改)
①可以通过覆盖的方式更新
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2016-02-06",
"price":"99.99"
}'
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② 通过_update API的方式单独更新你想要更新的
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curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST 'http://hadoop1:9200/store/books/1/_update?pretty' -d '{
"doc": {
"price" : 88.88
}
}'
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3. elasticSearch查询
elasticSearch查询分三种，一是浏览器查询，二是curl查询，三是请求体查询GET或POS。
注：采用_search的模糊查询(包括bool过滤查询、 嵌套查询、range范围过滤查询等等)，url可以不必指定type，只用指定index查询就行，具体例子看"2.1.4 elasticSearch查询 ③query基本匹配查询"节点的具体查询实例
3.1 浏览器查询
通过浏览器IP+网址查询
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http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty
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3.2 在linux通过curl的方式查询
3.2.1 通过ID获得文档信息
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curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?pretty'
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3.2.2 通过_source获取指定的字段
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curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source=title&pretty'
curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source=title,price&pretty'
curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/1?_source&pretty'
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3.2.3 query基本匹配查询
查询数据前，可以批量导入1000条数据集到elasticsearch里，具体参考"4 elasticSearch批处理命令 4.1 导入数据集"节点，以便数据查询方便。
① "q=*"表示匹配索引中所有的数据，一般默认只返回前10条数据。
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curl 'hadoop1:9200/bank/_search?q=*&pretty'
#等价于:
curl -H "Content-Type:applicatin/json" -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} }
}'
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② 匹配所有数据，但只返回1个
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"size": 1
}'
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注：如果size不指定，则默认返回10条数据。
③ 返回从11到20的数据(索引下标从0开始)
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {“match_all”: {}},
"from": 10,
"size": 10
}
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④ 匹配所有的索引中的数据，按照balance字段降序排序，并且返回前10条(如果不指定size，默认最多返回10条)
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"sort": {"balance":{"order": "desc"}}
}'
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⑤ 返回特定的字段(account_number balance) ，与②通过_source获取指定的字段类似
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_all": {}},
"_source": ["account_number", "balance"]
}'
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⑥ 返回account_humber为20的数据
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match": {"account_number":20}}
}'
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⑦ 返回address中包含mill的所有数据
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match":{"address": "mill"}}
}'
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⑧ 返回地址中包含mill或者lane的所有数据
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curl -H "Content_Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
“query": {"match": {"address": "mill lane"}}
}'
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⑨ 与第8不同，多匹配(match_phrase是短语匹配)，返回地址中包含短语"mill lane"的所有数据
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {"match_phrase": {"address": "mill lane"}}
}'
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3.2.4 bool过滤查询，可以做组合过滤查询、嵌套查询等
SELECT * FROM books WHERE (price = 35.99 OR price = 99.99) AND (publish_date != "2016-02-06")
类似的，Elasticsearch也有 and, or, not这样的组合条件的查询方式，格式如下：
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{
”bool“ : {
"filter": [],
"must" : [],
"should": [],
"must_not": []
}
}
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说明：
filter：过滤
must：条件必须满足，相当于and
should：条件可以满足也可以不满足，相当于or
must_not：条件不需要满足，相当于not
3.2.4.1 filter查询
①filter指定单个值
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# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99
# filtered 查询价格是35.99的
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match_all" : {}
},
"filter" : {
"term" : {
"price" : 35.99
}
}
}
}
}'
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注：带有key-value键值对的都需要加 -H “Content-Type: application/json”
②filter指定多个值
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curl -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [35.99, 99.99]
}
}
}
}
}'
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3.2.4.2 must、should、must_not查询
①must、should、must_not与term结合使用：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99}},
{ "term" : {"price" : 99.99}}
],
"must_not" : {
"term" : {"publish_date" : "2016-06-06"}
}
}
}
}'
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②must、should、must_not与match结合使用
bool表示查询列表中只要有任何一个为真则认为匹配：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{"match": {"address": "mill"}},
{"match": {"address": "lane"}}
]
}
}
}'
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返回age年龄大于40岁、state不是ID的所有数据：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"age": "40"}}
],
"must_not": [
{"match": {"state": "ID"}}
]
}
}
}'
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3.2.4.3 bool嵌套查询
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# 嵌套查询
# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99 OR ( publish_date = "2016-02-06" AND price = 99.99 )
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99 }},
{ "bool" : {
"must" : [
{ "term" : {"publish_date" : "2016-06-06"}},
{ "term" : {"price" : 99.99}}
]
}
}
]
}
}
}'
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3.2.4.4 filter的range范围过滤查询
第一个示例，查找price价钱大于20的数据：
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# SELECT * FROM books WHERE price >= 20 AND price < 100
# gt : > 大于
# lt : < 小于
# gte : >= 大于等于
# lte : <= 小于等于
curl -H "Content-Type:application/json" -XGET 'http://hadoop1:9200/store/books/_search?pretty' -d '{
"query" : {
"bool" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gt" : 20.0,
"boost" : 4.0
}
}
}
}
}
}'
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注：boost：设置boost查询的值，默认1.0
第二个示例，使用布尔查询返回balance在20000到30000之间的所有数据：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"query": {
"bool": {
"must": {"match_all": {}},
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}'
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3.2.4 elasticSearch聚合查询
第一个示例，将所有的数据按照state分组（group），然后按照分组记录数从大到小排序（默认降序），返回前十条（默认）
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
}
}
}
}'
|
可能遇到的问题：elasticsearch 进行排序的时候，我们一般都会排序数字、日期，而文本排序则会报错：Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [state] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.如：
解决方案：5.x后对排序，聚合这些操作，用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启，官方解释在此fielddata。聚合前执行如下操作，用以开启fielddata：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_mapping/account?pretty' -d '{
"properties": {
"state": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}'
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说明：bank为index，_mapping为映射，account为type，这三个要素为必须，”state“为聚合"group_by_state"操作的对象字段
聚合查询成功示例：
第二个示例，将所有的数据按照state分组（group），降序排序，计算每组balance的平均值并返回（默认）
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/_search?pretty' -d '{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field":"balance"
}
}
}
}
}
}'
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4. elasticSearch批处理命令
4.1 导入数据集
你可以点击这里下载示例数据集：accounts.json
导入示例数据集：
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curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@accounts.json"
curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'hadoop1:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary "@/home/hadoop/accounts.json"
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注：_bulk表示批量处理，"@accounts.json"或者"@/home/hadoop/accounts.json"可以用相对路径或者绝对路径表示。
查看accounts.json导入情况，使用 curl 'hadoop1:9200/_cat/indices?v'
可以看到已经成功导入1000条数据记录
4.2 批量创建索引
5. elasticSearch其他常用命令
注：url后面的"v"表示 verbose 的意思，这样可以更可读（有表头，有对齐），如果不加v，不会显示表头
5.1. 查看所有index索引，输入命令 curl 'hadoop1:9200/_cat/indices?v'
说明：index：索引为store，pri：5个私有的分片，rep：1个副本，docs.count：store索引里面有2个文档(即里面有2条数据记录)，docs.deleted：删除了0条记录，store.size：数据存储总大小(包括副本)，pri.store.size：分片数据存储的大小。
不加v，不会显示表头，可读性差
5.2. 检测集群是否健康，确保9200端口号可用 curl 'hadoop1:9200/_cat/health?v'
5.3. 获取集群的节点列表 curl 'hadoop1:9200/_cat/nodes?v'
参考资料：
ElasticSearch权威指南(中文版)：https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/25_Tutorial_Indexing.html
https://www.cnblogs.com/pilihaotian/p/5830754.html