标签：GET doc 样例 --- 索引 文档 ElasticSearch POST true
（一）索引的相关操作
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创建索引库
// 语法
PUT /索引名称
{
settings:{
"属性名"："属性值"
}
}
// settings：就是索引库设置，其中可以定义索引库的各种属性 比如分片数,副本数等，目前我们可以不设置，都走默认
// 样例
# 仅创建索引
PUT /index2
# 创建索引并设置分片数和副本数
PUT /index2
{
"settings": {
"number_of_replicas": 1,
"number_of_shards": 1
}
}
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判断索引是否存在
// 语法 HEAD /索引名 // 样例 HEAD /index2
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查看索引
// 语法 GET /索引名称1,索引名称2 // 样例 # 单个查看索引 GET /index2 # 批量查看索引 GET /index1,index2
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查看所有索引
#方式一 GET _all #方式二 GET /cat/indices?v
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开启索引
// 语法 POST /索引名称/_open //样例 POST /index2/_open
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关闭索引
// 语法 // 索引关闭情况下，无法向索引库添加数据 POST /索引名称/_close // 样例 POST /index2/_close
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删除索引
// 语法 DELETE /索引名称1,索引名称2,索引名称3... // 样例 DELETE /index1,index2
（二）映射的相关操作
索引创建之后，等于有了关系型数据库中的database。Elasticsearch7.x取消了索引type类型的设置，不允许指定类型，默认为_doc，但字段仍然是有的，我们需要设置字段的约束信息，叫做字段映射（mapping） 字段的约束包括但不限于：字段的数据类型，是否要存储，是否要索引，分词器
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创建映射字段
// 语法
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}
// 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：
// type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
// index：是否索引，默认为true
// store：是否存储，默认为false
// analyzer：指定分词器
// 样例
PUT /index3/_mapping/
{
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"job": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"logo": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"payment": {
"type": "float"
}
}
}
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映射属性详解
- type:
常用类型介绍： String类型，又分两种：text：可分词，不可参与聚合，keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合 Numerical：数值类型，分两类,基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float,浮点数的高精度类型：scaled_float，需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以因子后存储，取出还原。 Date：日期类型，elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。 Array：数组类型，进行匹配时，任意一个元素满足，都认为满足，排序时，如果升序则用数组中的最小值来排序，如果降序则用数组中的最大值来排序 Object：对象
2.index
index影响字段的索引情况。true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true。false：字段不会被索引，不能用来搜索。index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。但是有些字段是我们不希望被索引的，比如企业的logo图片地址，就需要手动设置index为false。
3.store
是否将数据进行独立存储。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，默认为false。
4.analyzer：指定分词器
一般我们处理中文会选择ik分词器 ik_max_word ik_smart
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查看映射关系
// 语法 GET /索引名称/_mapping 样例 GET /index3/_mapping
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查看所有映射关系
// 方式一 GET _mapping // 方式二 GET _all/_mapping
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修改索引映射关系
// 语法
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}
// 样例
PUT /index3/_mapping
{
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
（三）文档的相关操作
文档，即索引库中的数据，会根据规则创建索引，将来用于搜索。可以类比做数据库中的一行数据。
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新增文档
// 语法(指定ID)
POST /索引名称/_doc/{id}
// 语法(不指定ID)
POST /索引名称/_doc
// 样例,指定ID
POST /index3/_doc/1 {
"name": "leqi",
"job": "金蝶需求分析师",
"payment": "30000",
"logo": "http://xxx.png"
}
// 样例,不指定ID
POST /index3/_doc{
"name": "leqi",
"job": "金蝶需求分析师",
"payment": "30000",
"logo": "http://xxx.png"
}
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查看单个文档
// 语法
GET /索引名称/_doc/{id}
// 样例
GET /index3/_doc/1
元素元数据介绍
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查看所有文档
// 语法
POST /索引名称/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
// 样例
POST /index3/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
文档的全量更新只需要将创建文档的POST 请求换成PUT就行了，id如果存在是就会自动更新，不存在时就会自动创建
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文档更新(局部更新)
// 语法
POST /索引名/_update/{id}
{
"doc":{
"field":"value"
}
}
// 样例
POST /index3/_update/1
{
"doc":{
"name":"lisi"
}
}
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删除文档
// 语法
DELETE /索引名/_doc/{id}
// 样例
DELETE /index3/_doc/1
// 根据查询条件删除
POST /索引库名/_delete_by_query
{
"query": {
"match": {
"字段名": "搜索关键字"
}
}
}
标签：GET,doc,样例,---,索引,文档,ElasticSearch,POST,true 来源： https://www.cnblogs.com/tianyong0609/p/15711723.html
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