实用篇-ES-DSL操作文档

一、mapping属性

mapping属性的官方文档: https://elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

下面的表格是介绍elasticsearch中的各个概念以及含义，看的时候重点看第二、三列，第一列是为了让你更理解第二列的意思，所以在第一列拿MySQL的概念来做匹配。例如elasticsearch的Index表示索引也就是文档的集合，就相当于MySQL的Table(也就是表)

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档(Document)，就是一条条的数据，类似数据库中的行(Row)。这里的文档都是JSON格式
Column	Field	字段(Field)，就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列(Column)
Schema	Mapping	Mapping(映射)是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema)
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

mapping是对索引库中文档(es中的文档是json风格)的约束，常见的mapping属性包括如下

• type: 字段数据类型 

• • 字符串(分两种): text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址等不可分词的词语）
  • 数值: long、integer、short、byte、double、float
  • 布尔: boolean
  • 日期: date
  • 对象：object

• index: 是否创建倒排索引，默认为true(也就是可参与分词搜索)，改成false的话，别人就搜索不到你
• analyzer: 分词器，当字段类型是text时必须指定分词器。如果字段类型是keyword，那么不需要指定分词器
• properties: 子字段，也就是属性和子属性

二、创建索引库

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法如下

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {//映射
    "properties": {//字段
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": false //false表示这个字段不参与搜索，该字段不会创建为倒排索引，false不加双引号
      },
      "字段名3":{
        "properties": {//这个就是子字段
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

具体操作: 首先保证你已经做好了 '实用篇-ES-环境搭建' ，然后开始下面的操作

systemctl start docker # 启动docker服务
docker restart es #启动elasticsearch容器
docker restart kibana #启动kibana容器

第一步: 浏览器访问 http://192.168.229.129:5601 。输入如下，注意把注释删掉

# 创建索引库，名字自定义，例如keke
PUT /keke
{
  "mappings": {
    
    "properties": {
      "xxinfo": {
        "type": "text", //文本类型，可以被分词器分词
        "analyzer": "ik_smart" //必须指定分词器
      },
      "xxemail": {
        "type": "keyword", //精确值类型，不可被分词器分词，本身就是最简的
        "index": false //不参与搜索，用户不能通过搜索搜到xxemail字段
      },
      "name": {
        "type": "object", //对象类型
        "properties": { //父字段
          "firstName": { //子字段
            "type": "keyword", //精确值类型，不可被分词器分词，本身就是最简的
            "index": true //参与搜索，用户通过可搜索到firstName字段
          },
          "lastName": { //子字段
            "type": "keyword", //精确值类型，不可被分词器分词，本身就是最简的
            "index": true //参与搜索，用户通过可搜索到lastName字段
          }
        }
      }
    }
  }
}

 

三、查询、修改、删除索引库

1. 查询索引库

查询索引库语法

GET /索引库名

2. 修改索引库

往索引库添加新字段，注意: 索引库是无法被修改的，但是可以添加新字段(不能和已有的重复，否则报错)

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

//例如如下
PUT /keke/_mapping
{
  "properties": {
    "age": {
      "type": "integer"
    }
  }
}

3. 删除索引库

DELETE /索引库名

四、新增、查询、删除文档

具体操作: 首先保证你已经做好了 '实用篇-ES-环境搭建' ，然后开始下面的操作。并且已经创建了名为keke的索引库

systemctl start docker # 启动docker服务
docker restart es #启动elasticsearch容器
docker restart kibana #启动kibana容器

 1. 新增文档

新增文档的DSL语法，其实就是告诉kibana，我们要把文档添加到es的哪个索引库，如果省略文档id的话，es会默认随机生成一个，建议自己指定文档id

POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

POST /keke/_doc/1
{
  "info":"keke-学微服务",
  "email": "163@keke",
  "name":{
    "firstName":"张",
    "lastName":"三"
  }
}

2. 查询文档

GET /索引库名/_doc/文档id

3. 删除文档

 DELETE/索引库名/_doc/文档id 

五、修改文档

方式一: 全量修改，会删除旧文档，添加新文档。修改文档的DSL语法，如下

注意: 这种操作是直接用新值覆盖掉旧的，如果只put一个字段那么其它字段就没了，所以，你不想修改的字段也要原样写出来，不然就没了

注意: 如果你写的文档id或字段不存在的话，本来是修改操作，结果就变成新增操作

PUT /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

PUT /keke/_doc/1
{
  "xxinfo":"keke-学三更博客项目",
  "email": "[email protected]",
  "name":{
    "firstName":"；李",
    "lastName":"四"
  }
}

方式二: 增量修改。修改指定字段的值

注意: 如果你写的文档id或字段不存在的话，本来是修改操作，结果就变成新增操作

POST /索引库名/_update/文档id
{
    "doc": {
         "要修改的字段名": "新的值",
    }
}

POST /keke/_update/1
{
  "doc": {
    "firstName": "theshy or faker"
  }
}