一、Elasticsearch

Elasticsearch (ES)是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful 接口全文搜索引擎。Elasticsearch 还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均是被索引的数据且可被搜索，它能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。它可以在很短的时间内在储、搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。
Elasticsearch就是为高可用和可扩展而生的。可以通过购置性能更强的服务器来完成。

在本专栏的前几篇文章中我们介绍过ES 6.X 版本的介绍，包括ELK的搭建，感兴趣的小伙伴也可以看下本专栏的其他文章，本篇内容我们讲解下ES 7.X 版本的使用，该篇文章主要基于RESTful 的方式调用ES所提供的API。

截止到目前，ES的版本已到 7.16.2

在开始前可以去官方地址中下载一个ES7.X版本的安装包，下面是下载地址：

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

从上面的图片可以看出，现在版本已经到了7.16.2，但我们不适用那么新的，这里我选择了个比较适中的版本 7.14.0，太新的不一定就是最好的。

这里我们先使用下window版本进行测试，下篇文章我们讲解ES集群的搭建。下载完成后，解压进入bin下，双击elasticsearch.bat 即可启动ES。

本篇测试基于PostMan发送Rest Http请求的。

二、索引操作

1. 创建索引

在7.XEs的type已逐渐被淘汰，可以把索引理解为传统数据库的表。

向 ES 服务器发 PUT 请求：

http://127.0.0.1:9200/user

如果重复添加索引，会提示错误。

2. 查看所有索引

向 ES 服务器发 GET 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

已经查出刚才添加的索引。

3. 查看单个索引的详细信息

向 ES 服务器发 GET 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user

已经查出，可以看到更详细的信息了，比如上面的分片数和副本数，ES创建索引时不指定分片和副本默认都是1

4. 删除索引

向 ES 服务器发 DELETE 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user

再次查询就已经不存在了。

5. 删除索引

三、文档操作

文档可以理解为关系型数据库中的表数据，但ES中的数据格式为 JSON 格式。这里先把上面删除的索引user 创建好，下面就在user索引中进行演示：

1. 创建文档

向 ES 服务器发 POST 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_doc

请求体内容为：

{
 "name":"张三",
 "age":18,
 "sex":"男"
}

由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。

2. 创建文档指定ID

向 ES 服务器发 POST 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_doc/001

请求体内容为：

{
 "name":"张三",
 "age":18,
 "sex":"男"
}

已经是自定义的ID了。

3. 查看文档

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询。
向 ES 服务器发 GET 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_doc/001

4.修改文档（覆盖）

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖。
向 ES 服务器发 POST 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_doc/001

请求体内容为：

{
 "name":"李四",
 "age":20,
 "sex":"男"
}

再次查询，可以看到已经修改。

5.修改文档（修改某个字段）

上面是一次修改整个文档，在修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息。

向 ES 服务器发 POST 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_update/001

请求体内容为：

{ 
	 "doc": {
	  "name":"王五"
	 } 
}

再次查询，已经修改。

6.删除文档

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。

向 ES 服务器发 DELETE 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_doc/001

6.根据条件进行删除

可以根据条件对多条数据进行删除。

向 ES 服务器发 POST 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user/_delete_by_query

请求体内容为：

{
	"query":{
		"match":{
			"name":"张三"
		}
	} 
}

显示了删除的条数。

四、映射操作

映射操作，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

1. 创建映射

创建映射前需要创建一个新的索引，下面创建user2索引：

向 ES 服务器发 PUT 请求：

http://127.0.0.1:9200/user2

下面再来创建映射，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user2/_mapping

请求体内容为：

{
	"properties": {
		"name":{
			"type": "text",
			"index": true
		},
		"sex":{
			"type": "keyword",
			"index": true
		},
		"age":{
			"type": "long",
			"index": false
		}
	} 
}

type 表示在ES中的数据类型，其中有：

• String 类型，又分两种：
  text：可分词
  keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配

• Numerical：数值类型，分两类
  基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
  浮点数的高精度类型：scaled_float

• Date：日期类型

• Array：数组类型

• Object：对象

index表示是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。true：字段会被索引，则可以用来进行搜索，false：字段不会被索引，不能用来搜索

store表示是否将数据进行独立存储，默认为 false，原始的文本会存储在_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置"store": true 即可，获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。

analyzer表示分词器，比如 ik 分词器。

2. 查看映射

向 ES 服务器发 GET 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user2/_mapping

3. 索引映射关联

在创建索引时，就指定映射关联。

向 ES 服务器发 PUT 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user3

请求体内容为：

{
	"settings": {},
	"mappings": {
		"properties": {
			"name": {
				"type": "text",
				"index": true,
                "analyzer": "pinyin"
			},
			"sex": {
				"type": "text",
				"index": true,
                "analyzer": "ik_smart"
			},
			"age": {
				"type": "long",
				"index": false
			}
		}
	}
}

4. 增加映射字段：

向 ES 服务器发 PUT 请求 ：

http://127.0.0.1:9200/user3/_mapping

{
  "properties": {
     "item": {
        "type": "nested",
        "properties": {
            "value": {
                "type": "long"
            }
        }
    }
  }
}