elasticsearch增删改查crudp-----1

2024-09-29 00:52:55

　　

Elasticsearch一些增删改查的总结

环境Centos7+Es 5.x

简单介绍下ES的原理：

1，索引 --相当于传统关系型数据库的database或schema

2，类型 --相当于传统关系型数据库的table

3，id --相当于传统关系型数据库的行row

4，_source --这当中的每个字段相当于传统关系型数据库的列column

5，分片 --索引的拷贝，一是为了安全，而是分布式提高性能，相当于传统关系型数据库中master-master or master-slave结构

6，节点 --集群中的每个成员 --相当于传统关系型数据库集群中的每个实例（oracle）

下面我们看看es的普通crud：

1、创建一个索引

PUT car

{

  "mappings": {

    "benz": {

      "properties": {

        "date": {

          "type": "date"

        }

      }

    }

  }

}
比如我们创建了一个名称为car的索引，类型为benz，添加了一个元数据date，执行结果：

　　这时，我们想在benz类型中添加一个字段属性：

　　　

　　　　我们往index为car，类型为benz的索引中添加了一个字段english_title，字段类型为字符串，采用英文分析器。

　　　　我们尝试往这个索引中添加内容：

　　　　

　　　　这里的id是自动生成的，当然我们也可以指定id，如下：

　　　　

　　　　　获取刚添加id为1的数据：

　　　　

　　　　获取索引car类型为benz下的所有数据：

　　　　

　　当然也可以直接put或post新增曾端会自己添加，如索引、类型都没有也会自动创建：

　　　　

　　　　POST /car/benz
　　　　{
　　　　"price":"30",
　　　　"color":"black",
　　　　"english_title":"CCTV are Say good!"
　　　　}

　　删除一个或多个索引：

　　从一个类型中删除一条数据:

　　更新一条数据：

　　　　　　1)添加

　　　　　　　　

　　　　　　2）查看该条数据

　　　　　　　　　

　　　　　　3）更新该条数据

　　　　　　　　

　　　　　　　　4）查看更新后的数据

　　　　　　　　

2、多索引多类型查询

　　　　　　1)查询索引website,sky下所有类型

　　　　　　

　　　　　　　　2）查询索引website,sky下类型eurape,blog类型数据

　　　　　　　　　

3、分页查询

　　　　　　　　　　　　1）如果数据较多，想限制显示数量，如显示1-10共10条

　　　　　　　　　　　　

4、简单的条件搜索

　 1）查询所有索引中所有类型为blog,date字段为2014/01/01的字段

　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　　注意看左边的结果，能完全匹配的是id为AVm1so4Nsrq782OZqS8R的这条，下面那条只是相似，搜索引擎的优势就出来了，即使不完全一样也会把数据带出来，那那条数据是我们真正想要的（可能更匹配的）那就看_score字段了，分值越高越匹配。

　　2）查询多个字段

　　　　

由于篇幅问题，我们见下一篇

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