理想国Elasticsearch入门教程

01.简介

what：是什么

全文搜索引擎技术
支持PB级的快速搜索
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。ES使用Java开发。Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

why：为什么使用

非常流行，且免费开源

where：在哪里用

大部分Web项目都可以用

when：什么时候用

当需要做搜索的时候

how：如何使用

看下文

02.Elasticsearch的使用案例

百度：百度目前广泛使用Elasticsearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据
新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
2013年初，GitHub抛弃了Solr，采用Elasticsearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
维基百科：启动以Elasticsearch为基础的核心搜索架构
SoundCloud：“SoundCloud使用Elasticsearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”

03.Elasticsearch安装

下载ES压缩包

目前Elasticsearch最新的版本是7.4.2，我们使用6.8.0版本，建议使用JDK1.8及以上
Elasticsearch分为Linux和Window版本，基于我们主要学习的是Elasticsearch的Java客户端的使用，所以我们课程中使用的是安装较为简便的Window版本，项目上线后，公司的运维人员会安装Linux版的ES供我们连接使用。
Elasticsearch的官方地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases
在资料中已经提供了下载好的6.8.0的压缩包

安装ES服务

Window版的Elasticsearch的安装很简单，类似Window版的Tomcat
解压开即安装完毕
修改：jvm.options

-Xms256m
-Xmx256m

启动ES服务

点击Elasticsearch下的bin目录下的Elasticsearch.bat启动

访问ES服务

注意：9300是tcp通讯端口，集群间和TCP 客户端都执行该端口，9200是http协议的RESTful接口
通过浏览器访问Elasticsearch服务器，看到如下返回的json信息，代表服务启动成功

04.安装Kibana

什么是Kibana

Kibana是ElasticSearch的数据可视化和实时分析的工具，利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

下载

https://www.elastic.co/cn/products/kibana

安装

解压即可

配置

进入安装目录下的config目录的kibana.yml文件
修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

修改kibana配置支持中文：

i18n.locale: "zh-CN"

启动

kibana.bat

访问

http://localhost:5601/app/kibana

05.安装Postman

what：是什么

Postman中文版是Postman这款强大网页调试工具的windows客户端，提供功能强大的Web API 和 HTTP 请求调试。
软件功能强大，界面简洁明晰、操作方便快捷，设计得很人性化。
Postman中文版能够发送任何类型的HTTP 请求 (GET, HEAD, POST, PUT…)，不仅能够表单提交，且可以附带任意类型请求体。

下载Postman工具

Postman官网：https://www.getpostman.com

安装

一直下一步就行

06.集成IK分词器

what：是什么

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为Elasticsearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致。
GitHub仓库地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

安装插件

解压之后，存放到elasticsearch的plugins目录中，即可安装成功插件。
注意：解压的时候，如下文件必须在plugins目录的第一级目录下
重新启动ElasticSearch

测试：IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart：会做最粗粒度的拆分，智能拆分

请求方式：POST
请求url：http://127.0.0.1:9200/_analyze
请求体：
{"analyzer": "ik_smart","text": "南京市长江大桥"
}

添加扩展词典和停用词典

停用词
- 有些词在文本中出现的频率非常高。但对本文的语义产生不了多大的影响。
- 例如英文的a、an、the、of等。或中文的”的、了、呢等”。
- 这样的词称为停用词。停用词经常被过滤掉，不会被进行索引。
- 在检索的过程中，如果用户的查询词中含有停用词，系统会自动过滤掉。
- 停用词可以加快索引的速度，减少索引库文件的大小。
扩展词
- 就是不想让哪些词被分开，让他们分成一个词。
- 比如上面的江大桥

自定义扩展词库

进入到plugins\elasticsearch-analysis-ik-6.8.0\config目录下, 新增自定义词典myext_dict.dic，输入“江大桥”
将我们自定义的扩展词典文件，配置到IKAnalyzer.cfg.xml文件中

<entry key="ext_dict">myext_dict.dic</entry>

然后重启ES
重写进行测试

请求方式：POST
请求url：http://127.0.0.1:9200/_analyze
请求体：
{"analyzer": "ik_smart","text": "南京市长江大桥"
}

07.ES核心概念

what：是什么

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。
在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。
Elasticsearch比传统关系型数据库如下：

索引库(indexes)------------->数据库(Databases)
类型(type)------------------>数据表(Table)
文档(Document)-------------->行(Row)
字段(Field)----------------->列(Columns)
映射(mappings)-------------->DDL创建数据库表的语句

详细说明：

概念	说明
索引库（indexes)	索引库包含一堆相关业务，结构相似的文档document数据，比如说建立一个商品product索引库，里面可能就存放了所有的商品数据。
类型（type）	type是索引库中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，类似于数据库中的表。比如商品type，里面存放了所有的商品document数据。6.0版本以后一个index只能有1个type，6.0版本以前每个index里可以是一个或多个type。7.0以后，没有type这个概念了
文档（document）	文档是es中的存入索引库最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示。document存在索引库下的type类型中。
字段（field）	Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段
映射配置（mappings）	对type文档结构的约束叫做`映射(mapping)`，用来定义document的每个字段的约束。如：字段的数据类型、是否分词、是否索引、是否存储等特性。type是模拟mysql中的table概念。表是有结构的，也就是表中每个字段都有约束信息；

08.ES基本操作

通过http://localhost:5601/app/kibana进入开发工具，输入以下代码进行测试

# 新增索引
PUT /lxgzhw
PUT /lxgzhw01# 查看索引
GET /lxgzhw
GET /lxgzhw01# 删除索引
DELETE /lxgzhw

09.类型(type)及映射(mapping)操作

what：是什么

有了索引库，等于有了数据库中的database。
接下来就需要索引库中的类型了，也就是数据库中的表。
创建数据库表需要设置字段约束，索引库也一样，在创建索引库的类型时，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)

10.配置映射

给lxgzhw这个索引库添加了一个名为goods的类型，并且在类型中设置了4个字段：

title：商品标题
subtitle: 商品子标题
images：商品图片
price：商品价格

发送请求：

PUT /lxgzhw/goods/_mapping
{"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"subtitle":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "float","index": true}}
}

响应结果：

{"acknowledged" : true
}

内容解释：

PUT /索引库名/_mapping/类型名称 或 索引库名/类型名称/_mapping
{"properties": {"字段名称":{"type【类型】": "类型","index【是否索引】": true,"store【是否存储】": true,"analyzer【分析器】": "分词器"}...}
}

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的表

字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：

type：类型，Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
- 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、interger、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：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。默认值就是true
- false：字段不会被索引，不能用来搜索
store：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，默认为false。
analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

11.查看映射

发送请求：

# 查看映射
GET /lxgzhw/goods/_mapping

响应结果：

{"lxgzhw" : {"mappings" : {"goods" : {"properties" : {"images" : {"type" : "keyword","index" : false},"price" : {"type" : "float"},"subtitle" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word"},"title" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word"}}}}}
}

12.一次创建索引库及配置映射(常用)

刚才的案例中，我们是把创建索引库和类型分开来做，其实也可以在创建索引库的同时，直接制定索引库中的类型

发送请求：

# 一次创建索引库及配置映射
PUT /lxgzhw01
{"settings": {},"mappings": {"goods":{"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"subtitle":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "float","index": true}}}}
}

响应结果：

{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "lxgzhw01"
}

请求内容解释：

PUT /{索引库名称}
{"settings【设置】": {},"mappings【映射】": {"{类型名称}":{"properties": {"title":{"type【类型】": "text","index【是否索引】": true,"store【是否存储】": true,"analyzer【分析器】": "ik_max_word"}...}}}
}

13.文档操作

what：是什么

文档，即索引库中某个类型下的数据，会根据规则创建索引，将来用来搜索。
可以类比做数据库中的每一行数据。

14.新增文档

发送请求：

# 新增文档
POST /lxgzhw/goods
{"title":"小米手机","images":"http://image.aishop.com/12479122.jpg","price":2699.00
}

响应结果：

{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}

响应结果解析：

{"_index【索引库】" : "lxgzhw","_type【类型】" : "goods","_id【主键id】" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version【版本】" : 1,"result【操作结果】" : "created","_shards【分片】" : {"total【总数】" : 2,"successful【成功】" : 1,"failed【失败】" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}

可以看到结果显示为：created，是创建成功了。
另外，需要注意的是，在响应结果中有个_id字段，这个就是这条文档数据的唯一标示，以后的增删改查都依赖这个id作为唯一标示。
可以看到id的值为：EwVLY24BL4R5dXuhZ–1，这里我们新增时没有指定id，所以是ES帮我们随机生成的id。

15.查看文档

根据rest风格，新增是put，查询是get(post也可以用来做查询)，不过查询一般都需要条件，这里我们把刚刚生成数据的id带上。

发送请求：

GET /lxgzhw/goods/EwVLY24BL4R5dXuhZ--1

响应结果：

{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version" : 1,"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.aishop.com/12479122.jpg","price" : 2699.0}
}

响应结果解析：

{"_index【索引库】" : "lxgzhw","_type【类型】" : "goods","_id【主键id】" : "EwVLY24BL4R5dXuhZ--1","_version【版本】" : 1,"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"found【查询结果】" : true,"_source【源文档信息】" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699.0}
}

_source：源文档信息，所有的数据都在里面。
_id：这条文档的唯一标示
found：查询结果，返回true代表查到，false代表没有

16.自定义id新增文档

发送请求：

# 自定义id新增文档
POST /lxgzhw/goods/1
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}

响应结果：

{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}

主键id变为指定的id

请求内容解析：

POST /lxgzhw/goods/{自定义注解id}
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}

17.修改文档

新增时，主键不变则会将原有内容覆盖。

发送请求：

# 修改文档
POST /lxgzhw/goods/1
{"title":"超米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3899.00
}

响应结果：

{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 2,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1
}

可以看到result结果是：updated，显然是更新数据

18.删除文档

删除一条

删除一个文档也不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除。
Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。

发送请求：

# 删除文档
DELETE /lxgzhw/goods/1

响应结果：

{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_version" : 3,"result" : "deleted","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 2,"_primary_term" : 1
}

可以看到result结果是：deleted，数据被删除。如果删除不存在的问题，result：not_found

19.根据条件删除

发送请求：

# 根据条件删除
POST /lxgzhw/_delete_by_query
{"query":{"match":{"title":"小米"}}
}

响应结果：

{"took" : 58,"timed_out" : false,"total" : 2,"deleted" : 2,"batches" : 1,"version_conflicts" : 0,"noops" : 0,"retries" : {"bulk" : 0,"search" : 0},"throttled_millis" : 0,"requests_per_second" : -1.0,"throttled_until_millis" : 0,"failures" : [ ]
}

响应结果解析：

{"took【耗时】" : 58,"timed_out" : false,"total【总数】" : 2,"deleted【删除总数】" : 2,"batches" : 1,"version_conflicts" : 0,"noops" : 0,"retries" : {"bulk" : 0,"search" : 0},"throttled_millis" : 0,"requests_per_second" : -1.0,"throttled_until_millis" : 0,"failures" : [ ]
}

20.发送请求批量操作_bulk

Bulk 操作是将文档的增删改查一些列操作，通过一次请求全都做完。减少网络传输次数。相当于，将多个新增、修改、删除的请求写到一次请求当中。

注意：bulk的请求体与其他的请求体稍有不同！

请求语法：

POST /lxgzhw/goods/_bulk
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...

语法解析：

每行一定要以换行符(\n)结尾，包括最后一行
action/metadata 部分，指定做什么操作
- action代表操作的动作，必须是如下的动作之一
  - create：如果文档不存在，那么就创建
  - index：创建一个新的文档或者替换现有文档
  - update：部分更新文档
  - delete：删除一个文档，这种操作不带请求体
- metadata，是文档的元数据，包括索引(_index)，类型(_type)，id(_id)…等
request body 请求体，正常的新增文档的请求体内容(注意，不要带换行符)

隔离：每个操作互不影响。操作失败的行会返回其失败信息。

实际用法：bulk请求一次不要太大，否则积压到内存中，性能会下降。所以，一次请求几千个操作、大小控制在5M-15M之间正好。

发送请求：

# 发送请求批量操作_bulk
POST /lxgzhw/goods/_bulk
{"index":{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods"}}
{"title":"大米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3288}
{"index":{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods"}}
{"title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699}
{"index":{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods"}}
{"title":"小米电视4A","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":4288}
{"index":{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods"}}
{"title": "华为手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 5288,"subtitle": "小米"}
{"index":{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods"}}
{"title":"apple手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":5899.00}

注意：

请求体的内容不要换行
请注意 delete 动作不能有请求体
谨记最后一个换行符不要落下。

响应结果：

{"took" : 41,"errors" : false,"items" : [{"index" : {"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "FFTEhm4BO0vjk-su75eC","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"status" : 201}}...]
}

每个子请求都是独立执行，因此某个子请求的失败不会对其他子请求的成功与否造成影响。
如果其中任何子请求失败，最顶层的 error 标志被设置为 true ，并且在相应的请求报告出错误明细。
status属性：代表响应状态码

21.请求体查询

what：是什么

Elasticsearch提供了一个基于JSON的，在请求体内编写查询语句的查询方式。称之为请求体查询。
Elasticsearch 使用它以简单的 JSON接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。
这种查询语言相对于使用晦涩难懂的查询字符串的方式，更灵活、更精确、易读和易调试。
这种查询还有一种称呼：Query DSL (Query Domain Specific Language)，领域特定语言。

22.查询所有(match_all)

发送请求：

# 查询所有
POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

请求内容解析：

请求方法：POST
请求地址：http://127.0.0.1:9200/索引库名/_searchPOST /{索引库}/_search
{"query":{"查询类型":{"查询条件":"查询条件值"}}
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

查询类型：
- 例如：match_all(代表查询所有)，match，term，range 等等
查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异

响应结果

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_jWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}}]}}

响应结果解析：

{"took【查询花费时间，单位毫秒】" : 1,"timed_out【是否超时】" : false,"_shards【分片信息】" : {"total【总数】" : 5,"successful【成功】" : 5,"skipped【忽略】" : 0,"failed【失败】" : 0},"hits【搜索命中结果】" : {"total【命中总数】" : 3,"max_score【所有查询结果中，文档的最高得分】" : 1.0,"hits【命中结果集合】" : [{"_index【索引库】" : "heima","_type【类型】" : "goods","_id【主键】" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score【当前结果匹配得分】" : 1.0,"_source【源文档信息】" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}}...}]}}

23.匹配查询(match)

match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间是or的关系

发送请求：

# 匹配查询
POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}}
}

响应结果：

{"took" : 5,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "ADWoZ24Bx8DA1HO-R9DD","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_jWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}}]}
}

在上面的案例中，不仅会查询到电视，而且与小米相关的都会查询到。某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：

发送请求：

本例中，只有同时包含小米和手机的词条才会被搜索到。

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match": {"title": {"query": "小米手机","operator": "and"}}}
}

响应结果：

{"took" : 4,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_zWoZ24Bx8DA1HO-R8_D","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}

24.多字段匹配查询(multi_match)

multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询。

发送请求：

本例中，我们在title字段和subtitle字段中查询小米这个词

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "小米","fields": ["title","subtitle"]}}
}

fields属性：设置查询的多个字段

响应结果：

{"took": 3,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 0.6099695,"hits": [{"_index": "lxgzhw","_type": "goods","_id": "qfHnLG4BWrjRrOzL8Ywa","_score": 0.6099695,"_source": {"title": "小米电视4A","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 4288}},{"_index": "lxgzhw","_type": "goods","_id": "qvHyLG4BWrjRrOzL9Yzn","_score": 0.2876821,"_source": {"title": "华为手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 5288,"subtitle": "小米"}},{"_index": "lxgzhw","_type": "goods","_id": "qPHnLG4BWrjRrOzL3Yxl","_score": 0.2876821,"_source": {"title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}

25.关键词精确查询(term)

term查询，精确的关键词匹配查询，不对象查询条件进行分词

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"term": {"title": {"value": "小米"}}}
}

响应结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.6931472,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "CzXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.6931472,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "DDXDZ24Bx8DA1HO-nNDZ","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}}]}
}

26.多关键词精确查询(terms)

terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件，类似于mysql的in：

发送请求：

查询价格为2699或4288的商品

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"terms": {"price": [2699,4288]}}
}

响应结果：

{"took" : 26,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_l0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}

17.结果过滤

默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤

指定字段

指定查询结果中，只显示title和price两个字段

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"_source": ["title","price"],"query": {"term": {"price": 2699}}
}

响应结果：

{"took" : 2,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"price" : 2699,"title" : "小米手机"}}]}
}

过滤指定字段：includes和excludes

includes：来指定想要显示的字段
excludes：来指定不想要显示的字段

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"_source": {"includes":["title","price"]},"query": {"term": {"price": 2699}}
}

响应结果

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"price" : 2699,"title" : "小米手机"}}]}
}

POST /lxgzhw/_search
{"_source": {"excludes": ["images"]},"query": {"term": {"price": 2699}}
}

响应结果

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"price" : 2699,"title" : "小米手机"}}]}
}

18.布尔组合(bool)

bool把各种其它查询通过must（必须）、must_not（必须不）、should（应该）的方式进行组合

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query":{"bool":{"must":     { "match": { "title": "小米" }},"must_not": { "match": { "title":  "电视" }},"should":   { "match": { "title": "手机" }}}}
}

响应结果：

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.87546873,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 0.87546873,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}

19.范围查询(range)

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range查询允许以下字符：

操作符	说明
gt == (greater than)	大于>
gte == (greater than equal)	大于等于>=
lt == (less than)	小于<
lte == (less than equal)	小于等于<=

发送请求：查询价格大于等于2699，且小于4000元的所有商品。

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 2699,"lt": 4000}}}
}

响应结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "超米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3899.0}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_F0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699}}]}
}

20.模糊查询(fuzzy)

fuzzy自动将拼写错误的搜索文本，进行纠正，纠正以后去尝试匹配索引中的数据。它允许用户搜索词条与实际词条出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：

发送请求：如下查询，也能查询到apple手机

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": "appla"}}
}

响应结果：

{"took" : 17,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.23014566,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "AF0-iHYBYIdsgnOgtk6r","_score" : 0.23014566,"_source" : {"title" : "apple手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5899.0}}]}
}

修改偏差值：你搜索关键词的偏差，默认就是2，我们可以通过fuzziness修改。

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": {"value": "applaa","fuzziness": 2}}}
}

21.单字段排序

sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式。desc降序，asc升序。

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"price": {"order": "desc"}}]
}

响应结果：

{"took" : 3,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 6,"max_score" : null,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "AF0-iHYBYIdsgnOgtk6r","_score" : null,"_source" : {"title" : "apple手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5899.0},"sort" : [5899.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_10-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : null,"_source" : {"title" : "华为手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5288,"subtitle" : "小米"},"sort" : [5288.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_l0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : null,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288},"sort" : [4288.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_score" : null,"_source" : {"title" : "超米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3899.0},"sort" : [3899.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_F0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : null,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288},"sort" : [3288.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : null,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699},"sort" : [2699.0]}]}
}

22.多字段排序

假定我们想要结合使用 price和 _score（得分）进行查询，并且匹配的结果首先按照价格排序，然后按照相关性得分排序：

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query":{"match_all":{}},"sort": [{ "price": { "order": "desc" }},{ "_score": { "order": "desc" }}]
}

响应结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 6,"max_score" : null,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "AF0-iHYBYIdsgnOgtk6r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "apple手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5899.0},"sort" : [5899.0,1.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_10-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "华为手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5288,"subtitle" : "小米"},"sort" : [5288.0,1.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_l0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288},"sort" : [4288.0,1.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "超米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3899.0},"sort" : [3899.0,1.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_F0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "大米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 3288},"sort" : [3288.0,1.0]},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_V0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "小米手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 2699},"sort" : [2699.0,1.0]}]}
}

23.高亮查询(Highlighter)

什么是高亮显示

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮
百度搜索关键字"理想国真恵玩"

高亮查询请求

ElasticSearch可以对查询内容中的关键字部分，进行标签和样式(高亮)的设置。
在使用match查询的同时，加上一个highlight属性：
- pre_tags：前置标签
- post_tags：后置标签
- fields：需要高亮的字段
  - title：这里声明title字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置，也可以空

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match": {"title": "电视"}},"highlight": {"pre_tags": "<font color='pink'>","post_tags": "</font>","fields": {"title": {}}}
}

响应结果：

{"took" : 55,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.6548752,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_l0-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 0.6548752,"_source" : {"title" : "小米电视4A","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 4288},"highlight" : {"title" : ["小米<font color='pink'>电视</font>4A"]}}]}
}

24.分页查询

发送请求：

POST /lxgzhw/_search
{"query": {"match_all": {}},"size": 2,"from": 0
}

size：每页显示多少条
from：当前页的起始索引，int from = (当前页 - 1) * 每页条数

响应结果：

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 6,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "AF0-iHYBYIdsgnOgtk6r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "apple手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5899.0}},{"_index" : "lxgzhw","_type" : "goods","_id" : "_10-iHYBYIdsgnOgtk2r","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "华为手机","images" : "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price" : 5288,"subtitle" : "小米"}}]}
}

结语

谢谢大家的阅读，创业不易，如果您感觉对您有帮助，请打赏我一点
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