你还不会ES的CUD吗？

2023-10-15 03:30
文章标签 es 不会 cud

本文主要是介绍你还不会ES的CUD吗？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

近端时间在搬砖过程中对es进行了操作，但是对es查询文档不熟悉，所以这两周都在研究es，简略看了《Elasticsearch权威指南》，摸摸鱼又是一天。

es是一款基于Lucene的实时分布式搜索和分析引擎，今天咱不聊其应用场景，聊一下es索引增删改。

环境：Centos 7，Elasticsearch6.8.3，jdk8

（最新的es是7版本，7版本需要jdk11以上，所以装了es6.8.3版本。）

下面都将以student索引为例

一、创建索引

PUT   http://192.168.197.100:9200/student
{"mapping":{"_doc":{ //“_doc”是类型type，es6中一个索引下只有一个type，不能有其它type"properties":{"id": {"type": "keyword"},"name":{"type":"text","index":"analyzed","analyzer":"standard"},"age":{"type":"integer","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above":256}}},"birthday":{"type":"date"},"gender":{"type":"keyword"},"grade":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}},"class":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}}}}},"settings":{//主分片数量"number_of_shards" : 1, //分片副本数量"number_of_replicas" : 1}
}

type属性是text和keyword的区别：

（1）text在查询的时候会被分词，用于搜索

（2）keyword在查询的时候不会被分词，用于聚合

index属性是表示字符串以何种方式被索引，有三种值

（1）analyzed：字段可以被模糊匹配，类似于sql中的like

（2）not_analyzed：字段只能精确匹配，类似于sql中的“=”

（3）no：字段不提供搜索

analyzer属性是设置分词器，中文的话一般是ik分词器，也可以自定义分词器。

number_of_shards属性是主分片数量，默认是5，创建之后不能修改

number_of_replicas属性时分片副本数量，默认是1，可以修改

创建成功之后会返回如下json字符串

{    "acknowledged": true,    "shards_acknowledged": true,    "index": "student"}

创建之后如何查看索引的详细信息呢？

GET http://192.168.197.100:9200/student/_mapping

es6版本，索引之下只能有一个类型，例如上文中的“_doc”。

es跟关系型数据库比较：

 

二、修改索引

//修改分片副本数量为2
PUT http://192.168.197.100:9200/student/_settings
{"number_of_replicas":2
}

三、删除索引

//删除单个索引 
DELETE http://192.168.197.100:9200/student//删除所有索引
DELETE  http://192.168.197.100:9200/_all

四、默认分词器standard和ik分词器比较

es默认的分词器是standard，它对英文的分词是以空格分割的，中文则是将一个词分成一个一个的文字，所以其不适合作为中文分词器。

例如：standard对英文的分词

//此api是查看文本分词情况的 
POST http://192.168.197.100:9200/_analyze
{"text":"the People's Republic of China","analyzer":"standard"
}

结果如下：

{"tokens": [{"token": "the","start_offset": 0,"end_offset": 3,"type": "<ALPHANUM>","position": 0},{"token": "people's","start_offset": 4,"end_offset": 12,"type": "<ALPHANUM>","position": 1},{"token": "republic","start_offset": 13,"end_offset": 21,"type": "<ALPHANUM>","position": 2},{"token": "of","start_offset": 22,"end_offset": 24,"type": "<ALPHANUM>","position": 3},{"token": "china","start_offset": 25,"end_offset": 30,"type": "<ALPHANUM>","position": 4}]
}

对中文的分词：

POST http://192.168.197.100:9200/_analyze
{"text":"中华人民共和国万岁","analyzer":"standard"
}

结果如下：


{"tokens": [{"token": "中","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 0},{"token": "华","start_offset": 1,"end_offset": 2,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 1},{"token": "人","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 2},{"token": "民","start_offset": 3,"end_offset": 4,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 3},{"token": "共","start_offset": 4,"end_offset": 5,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 4},{"token": "和","start_offset": 5,"end_offset": 6,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 5},{"token": "国","start_offset": 6,"end_offset": 7,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 6},{"token": "万","start_offset": 7,"end_offset": 8,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 7},{"token": "岁","start_offset": 8,"end_offset": 9,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 8}]
}

ik分词器是支持对中文进行词语分割的，其有两个分词器，分别是ik_smart和ik_max_word。

（1）ik_smart：对中文进行最大粒度的划分，简略划分

例如：

POST http://192.168.197.100:9200/_analyze
{"text":"中华人民共和国万岁","analyzer":"ik_smart"
}

结果如下：

{"tokens": [{"token": "中华人民共和国","start_offset": 0,"end_offset": 7,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "万岁","start_offset": 7,"end_offset": 9,"type": "CN_WORD","position": 1}]
}

（2）ik_max_word：对中文进行最小粒度的划分，将文本划分尽量多的词语

例如：

POST http://192.168.197.100:9200/_analyze
{"text":"中华人民共和国万岁","analyzer":"ik_max_word"
}

结果如下：

{"tokens": [{"token": "中华人民共和国","start_offset": 0,"end_offset": 7,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "中华人民","start_offset": 0,"end_offset": 4,"type": "CN_WORD","position": 1},{"token": "中华","start_offset": 0,"end_offset": 2,"type": "CN_WORD","position": 2},{"token": "华人","start_offset": 1,"end_offset": 3,"type": "CN_WORD","position": 3},{"token": "人民共和国","start_offset": 2,"end_offset": 7,"type": "CN_WORD","position": 4},{"token": "人民","start_offset": 2,"end_offset": 4,"type": "CN_WORD","position": 5},{"token": "共和国","start_offset": 4,"end_offset": 7,"type": "CN_WORD","position": 6},{"token": "共和","start_offset": 4,"end_offset": 6,"type": "CN_WORD","position": 7},{"token": "国","start_offset": 6,"end_offset": 7,"type": "CN_CHAR","position": 8},{"token": "万岁","start_offset": 7,"end_offset": 9,"type": "CN_WORD","position": 9},{"token": "万","start_offset": 7,"end_offset": 8,"type": "TYPE_CNUM","position": 10},{"token": "岁","start_offset": 8,"end_offset": 9,"type": "COUNT","position": 11}]
}

ik分词器对英文的分词：


POST http://192.168.197.100:9200/_analyze
{"text":"the People's Republic of China","analyzer":"ik_smart"
}

结果如下：会将不重要的词去掉，但standard分词器会保留（英语水平已经退化到a an the都不知道是属于什么类型的词了，身为中国人，这个不能骄傲）

{"tokens": [{"token": "people","start_offset": 4,"end_offset": 10,"type": "ENGLISH","position": 0},{"token": "s","start_offset": 11,"end_offset": 12,"type": "ENGLISH","position": 1},{"token": "republic","start_offset": 13,"end_offset": 21,"type": "ENGLISH","position": 2},{"token": "china","start_offset": 25,"end_offset": 30,"type": "ENGLISH","position": 3}]
}

五、添加文档

可以任意添加字段


//1是“_id”的值，唯一的，也可以随机生成
POST http://192.168.197.100:9200/student/_doc/1
{"id":1,"name":"tom","age":20,"gender":"male","grade":"7","class":"1"
}

六、更新文档

POST http://192.168.197.100:9200/student/_doc/1/_update
{"doc":{"name":"jack"}
}

七、删除文档

//1是“_id”的值 
DELETE http://192.168.197.100:9200/student/_doc/1

上述就是简略的对es进行索引创建，修改，删除，文档添加，删除，修改等操作，为避免篇幅太长，文档查询操作将在下篇进行更新。

这篇关于你还不会ES的CUD吗？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/215052。

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