ElasticSearch基本概念
索引
索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。 可以把索引看成关系型数据库的表，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。 Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片(shard)，每个 分片可以有多个副本(replica)。
文档
- 存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档(document)。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库 表中的一行记录。
- Elasticsearch和MongoDB中的文档类似，都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相 同类型。
- 文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段(multivalued)。
- 每个字段的类型，可以是文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数 组。
映射
所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做 映射(mapping)。一般由用户自己定义规则。
文档类型
- 在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。
- 每个文档可以有不同的结构。
- 不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫title的字段 必须具有相同的类型。
RESTful API
在Elasticsearch中，提供了功能丰富的RESTful API的操作，包括基本的CRUD、创建索引、删除索引等操作。
本例演示示例Elasticsearch安装，参考：【ElasticSearch】 ElasticSearch安装（一）
Elasticsearch-Head插件安装，参考：【ElasticSearch】 elasticsearch-head插件安装（二）
本例通过Elasticsearch-Head插件访问Elasticsearch RESTful API
创建非结构化索引
1、创建索引
1 # 创建索引
2 PUT /test
3 {
4 "settings": {
5 "index": {
6 "number_of_shards": "2", #分片数
7 "number_of_replicas": "0" #副本数
8 }
9 }
10 }
11
12 #删除索引
13 DELETE /test
14 {
15 "acknowledged": true
16 }效果如下：
2、插入数据
URL规则: POST /{索引}/{类型}/{id}
1 POST /test/doc/1001
2 #数据
3 {
4 "id":1001,
5 "name":"张三",
6 "age":20,
7 "sex":"男"
8 }
9
10 #=======================
11 #响应
12 {
13 "_index": "test",
14 "_type": "doc",
15 "_id": "1001",
16 "_version": 1,
17 "result": "created",
18 "_shards": {
19 "total": 1,
20 "successful": 1,
21 "failed": 0
22 },
23 "_seq_no": 0,
24 "_primary_term": 1
25 }效果如下：
说明:非结构化的索引，不需要事先创建，直接插入数据默认创建索引。
1 POST /test/doc/
2 # 不指定id插入数据:
3 {
4 "id":1001,
5 "name":"张三",
6 "age":20,
7 "sex":"男"
8 } 
3、更新数据
在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。
1 PUT /test/doc/1001
2 {
3 "id":1001,
4 "name":"张三",
5 "age":21,
6 "sex":"女"
7 }效果如下：
数据被覆盖
问题来了，可以局部更新吗? -- 可以的。 前面不是说，文档数据不能更新吗? 其实是这样的: 在内部，依然会查询到这个文档数据，然后进行覆盖操作，步骤如下:
1. 从旧文档中检索JSON
2. 修改它
3. 删除旧文档
4. 索引新文档
局部更新示例
1 POST /test/doc/1001/_update
2 #注意:这里多了_update标识
3 {
4 "doc": {
5 "age":23
6 }
7 }局部更新效果
4、删除数据
在Elasticsearch中，删除文档数据，只需要发起DELETE请求即可。
1 DELETE /test/doc/1001效果如下：
需要注意的是，result表示已经删除，version也更加了。
如果删除一条不存在的数据，会响应404:
5、搜索数据
1）根据id搜索数据
1 GET /test/doc/1tKgnnIBpJjTHm8lQ7Jx
2
3 #响应
4 {
5 "_index": "test",
6 "_type": "doc",
7 "_id": "1tKgnnIBpJjTHm8lQ7Jx",
8 "_version": 1,
9 "_seq_no": 1,
10 "_primary_term": 1,
11 "found": true,
12 "_source": {
13 "id": 1001,
14 "name": "张三",
15 "age": 20,
16 "sex": "男"
17 }
18 }效果如下，响应:(默认返回10条数据)：
2）关键字搜素数据
1 GET /test/doc/_search?q=age:20效果如下：
6、DSL搜索
Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。
1 GET /test/doc/_search
2
3 #请求体
4 {
5 "query" : {
6 "match" : { #match只是查询的一种
7 "age" : 20
8 }
9 }
10 }效果如下：
实现:查询年龄大于30岁的男性用户。
示例
现有数据
查询
1 GET /test/doc/_search
2
3 #请求体
4 {
5 "query": {
6 "bool": {
7 "filter": {
8 "range": {
9 "age": {
10 "gt": 30
11 }
12 }
13 },
14 "must": {
15 "match": {
16 "sex": "男"
17 }
18 }
19 }
20 }
21 }效果
全文搜索
查询
7、高亮显示
1 POST /test/doc/_search
2
3 #请求体
4 {
5 "query": {
6 "match": {
7 "name": "张三 李四"
8 }
9 },
10
11 "highlight": {
12 "fields": {
13 "name": {}
14 }
15 }
16 }效果如下：
8、聚合
在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。
1 POST /test/doc/_search
2
3 #请求体
4 {
5 "aggs": {
6 "all_interests": {
7 "terms": {
8 "field": "age"
9 }
10 }
11 }
12 }效果如下：
从结果可以看出，年龄30的有2条数据，20的有一条，40的一条。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4340062/blog/4306961