1.ElasticSearch简单了解
一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引 ，相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ，每个文档又有 多个 属性 。
一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方，类型有些类似于表
路径包含了三部分的信息： 索引(_index) + 类型(_type) + ID(_id)
/_search 在所有的索引中搜索所有的类型 /gb/_search 在 gb 索引中搜索所有的类型 /gb,us/_search 在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档 /g*,u*/_search 在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型 /gb/user/_search 在 gb 索引中搜索 user 类型 /gb,us/user,tweet/_search 在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型 /_all/user,tweet/_search 在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型
分页：
size 显示应该返回的结果数量，默认是 10 from 显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0 如果每页展示 5 条结果，可以用下面方式请求得到 1 到 3 页的结果： GET /_search?size=5 GET /_search?size=5&from=5 GET /_search?size=5&from=10
CURL
// CURL VERB
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'
curl -Xget 'http://localhost:9200//megacorp/employee/_search' -d '{"query" : {"bool": {"must": {"match" : { "last_name" : "smith" }},"filter": {"range" : {"age" : { "gt" : 30 } }}}}}'
安装head
sudo elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
卸载head
elasticsearch/bin/plugin remove head
GET + 索引(_index)/类型(_type)/ID(_id) [?pretty] [?_source=key1,key2] [/_source] [?timeout=10ms] [?size=5&from=5]：执行查询;
pretty 将会调用 Elasticsearch 的 pretty-print 功能，该功能 使得 JSON 响应体更加可读;
_source 字段现在包含的只是我们请求的那些字段;只想得到 _source 字段，不需要任何元数据，使用 /_source;
timeout 设定超时时间;
size 显示应该返回的结果数量，默认是 10
from 显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0
PUT + 索引(_index)/类型(_type)/ID(_id) [?op_type=create] [/_create] [?version=1&version_type=external] + JSON请求体（JSON 文档）：执行插入或修改。
返回值： _version是对该索引数据执行了几次修改,created:false代表是修改。
op_type和_create功能相同： 只执行创建请求，即路径不存在的时候才执行索引请求，如果创建新文档的请求成功执行，Elasticsearch 会返回元数据和一个 201 Created 的 HTTP 响应码，如果已存在，返回409 Conflict 响应码;
version： 乐观锁，当版本符合时才进行修改。version_type=external时Elasticsearch 不是检查当前 _version 和请求中指定的版本号是否相同， 而是检查当前 _version 是否 小于 指定的版本号。version应该小于long。
POST + 索引(_index)/类型(_type) + JSON请求体（JSON 文档）：POST创建文档不输入ID，而是自动生成ID，保障是新增插入。
POST + 索引(_index)/类型(_type)/ + JSON请求体（JSON 文档）：当使用_update时对象被合并到一起，覆盖现有的字段，增加新的字段。
POST + 索引(_index)/类型(_type)
DELETE + 路径 ：执行删除，成功返回一个 200 ok 的 HTTP 响应码，
映射和分析
映射, 就像数据库中的 schema ，是文档和域直接的关系，
查看映射
GET 索引(_index)/_mapping/类型(_type) 获取文档结构Elasticsearch 支持 如下简单域类型：
字符串: string 整数 : byte, short, integer, long 浮点数: float, double 布尔型: boolean 日期: date
索引一个包含新域的文档--之前未曾出现-- Elasticsearch 会使用 动态映射 ，通过JSON中基本数据类型，尝试猜测域类型，使用如下规则
自定义域映射编辑
允许执行下面的操作：
1.全文字符串域和精确值字符串域的区别
2.使用特定语言分析器
3.优化域以适应部分匹配
4.指定自定义数据格式
域Type
域最重要的属性是 type 。对于不是 string 的域，你一般只需要设置 type,string 域映射的两个最重要 属性是 index 和 analyzer。
| JSON type | 域 type |
| 字符串: foo bar | string |
| 布尔型: true / false | boolean |
| 整数: 123 | byte |
| short | |
| integer | |
| long | |
| 浮点数: 123.45 | float |
| double | |
| 字符串，有效日期: 2014-09-15 | date |
index
index 属性控制怎样索引字符串。它可以是下面三个值：
analyzed 首先分析字符串，然后索引它。换句话说，以全文索引这个域。string 域 index 属性默认是 analyzed
not_analyzed 索引这个域，所以它能够被搜索，但索引的是精确值。不会对它进行分析。
no 不索引这个域。这个域不会被搜索到。
其他简单类型（例如 long ， double ， date 等）也接受 index 参数，但有意义的值只有 no 和 not_analyzed ， 因为它们永远不会被分析
analyzed
对于 analyzed 字符串域，用 analyzer 属性指定在搜索和索引时使用的分析器。默认， Elasticsearch 使用 standard 分析器， 但你可以指定一个内置的分析器替代它，例如 whitespace 、 simple 和 english ：
其他mapping设置
_source
元数据:
1.搜索结果包括了整个可用的文档——不需要额外的从另一个的数据仓库来取文档。
2.如果没有 _source 字段，部分 update 请求不会生效。
3.当你的映射改变时，你需要重新索引你的数据，有了_source字段你可以直接从Elasticsearch这样做，而不必从另一个（通常是速度更慢的）数据仓库取回你的所有文档。
4.当你不需要看到整个文档时，单个字段可以从 _source 字段提取和通过 get 或者 search 请求返回。
调试查询语句更加简单，因为你可以直接看到每个文档包括什么，而不是从一列id猜测它们的内容
可以禁用元数据
"_source": {
"enabled": false
}
_all
_all 字段：一个把其它字段值 当作一个大字符串来索引的特殊字段。 query_string 查询子句(搜索 ?q=john )在没有指定字段时默认使用 _all 字段
禁用
"my_type": {
"_all": { "enabled": false }
}
或者通过 include_in_all 设置来逐个控制字段是否要包含在 _all 字段中，默认值是 true`。比如下例中title包含在_all内
PUT /my_index/my_type/_mapping
{
"my_type": {
"include_in_all": false,
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"include_in_all": true
},
...
}
}
}
_all 字段仅仅是一个 经过分词的 string 字段。它使用默认分词器来分析它的值，不管这个值原本所在字段指定的分词器。就像所有 string 字段，你可以配置 _all 字段使用的分词器
PUT /my_index/my_type/_mapping
{
"my_type": {
"_all": { "analyzer": "whitespace" }
}
}
dynamic
当 Elasticsearch 遇到文档中以前 未遇到的字段，它用 dynamic mapping 来确定字段的数据类型并自动把新的字段添加到类型映射
true 动态添加新的字段--缺省
false 忽略新的字段
strict 如果遇到新字段抛出异常
dynamic设置可以适用在根对象上或者object类型的任意字段上。你应该默认地将dynamic设置为strict，但是为某个特定的内部对象启用它
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic": "strict",
"properties": {
"title": { "type": "string"},
"stash": {
"type": "object",
"dynamic": true
}
}
}
}
}
更新映射
删除索引
DELETE /gb
创建索引
PUT /gb
{
"mappings": {
"tweet" : {
"properties" : {
"tweet" : {
"type" : "string",
"analyzer": "english"
},
"date" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "string"
},
"user_id" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}
添加索引域
tweet 映射增加一个新的名为 tag 的 not_analyzed 的文本域
PUT /gb/_mapping/tweet
{
"properties" : {
"tag" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
查询(elasticsearch-head 需要用POST执行复杂查询)
GET /索引名称/类型名称/_search 搜索所有，返回结果包括了所有文档，放在数组 hits 中
GET /索引名称/类型名称/_search[?q=key:value][?q=+key1:value1+key2:value2] 查询字符串 （_query-string_） 搜索，即key中包含value的文档,https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/search-lite.html待深入，基本只有一个参数能成功
结果
hits ，它 包含 total 字段来表示匹配到的文档总数，并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档。
在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。这不像其他的搜索引擎，仅仅返回文档的ID，需要你单独去获取文档。
每个结果还有一个 _score ，它衡量了文档与查询的匹配程度。默认情况下，首先返回最相关的文档结果，就是说，返回的文档是按照 _score 降序排列的。在这个例子中，我们没有指定任何查询，故所有的文档具有相同的相关性，因此对所有的结果而言 1 是中性的 _score 。
max_score 值是与查询所匹配文档的 _score 的最大值
took 值告诉我们执行整个搜索请求耗费了多少毫秒。
_shards 部分 告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。
使用查询表达式搜索
GET + 路径 + JSON请求体（JSON 文档）
{
"query" : {
"match" : {
"key" : "value"
}
}
"_source": [ "title", "created" ]
}
match 匹配查询 match_phrase 模糊匹配
高亮 highlight {"fields" : {"about" : {}}}
GET /megacorp/employee/_search 或者 POST /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"key1" : "value1"
}
},
"filter": {
"range" : {
"key2" : { "gt" : intValue2 }
}
}
}
}
}
intValue2是int类型，没有前后双引号
过滤器 filter支持结构化查询，比如范围查询 range
分析
聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。
集群健康
GET /_cluster/health
检查文档是否存在
curl -I -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123
如果文档存在， Elasticsearch 将返回一个 200 ok 的状态码：
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Length: 0
若文档不存在， Elasticsearch 将返回一个 404 Not Found 的状态码：
curl -I -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/124
HTTP/1.1 404 Not Found
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Length: 0
使用脚本部分更新文档编辑
脚本可以在 update API中用来改变 _source 的字段内容， 它在更新脚本中称为 ctx._source 。 例如，我们可以使用脚本来增加博客文章中 views 的数量：
POST /website/blog/1/_update
{
"script" : "ctx._source.views+=1"
}
取回多个文档，将多个请求合并成一个，避免单独处理每个请求花费的网络延时和开销。
mget API 要求有一个 docs 数组作为参数，每个 元素包含需要检索文档的元数据， 包括 _index 、 _type 和 _id 。如果你想检索一个或者多个特定的字段，那么你可以通过 _source 参数来指定这些字段的名字：
GET /_mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : 2
},
{
"_index" : "website",
"_type" : "pageviews",
"_id" : 1,
"_source": "views"
}
]
}
如果想检索的数据都在相同的 _index 中（甚至相同的 _type 中），则可以在 URL 中指定默认的 /_index 或者默认的 /_index/_type
GET /website/blog/_mget
{
"docs" : [
{ "_id" : 2 },
{ "_type" : "pageviews", "_id" : 1 }
]
}
如果所有文档的 _index 和 _type 都是相同的，你可以只传一个 ids 数组，而不是整个 docs 数组：
GET /website/blog/_mget
{
"ids" : [ "2", "1" ]
}
该响应体也包含一个 docs 数组 ， 对于每一个在请求中指定的文档，这个数组中都包含有一个对应的响应，且顺序与请求中的顺序相同。
其他批量操作 bulk API
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...
它通过换行符(\n)连接到一起。注意两个要点：
每行一定要以换行符(\n)结尾， 包括最后一行 。这些换行符被用作一个标记，可以有效分隔行。
这些行不能包含未转义的换行符，因为他们将会对解析造成干扰。这意味着这个 JSON 不 能使用 pretty 参数打印。
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