具体的代码，在kibana实现
1 PUT /ems #建立索引
2 PUT /dangdang
3 GET /_cat/indices#查看所有索引
4 GET /dangdang
5 DELETE /dangdang#删除索引
6 DELETE /* #删除所有索引
7
8 PUT /ems1#设定索引，类型唯一为_doc可以省略
9 {
10 "mappings":{
11
12 "properties":{
13 "id":{"type":"keyword"},
14 "name":{"type":"keyword"},
15 "age":{"type":"integer"},
16 "bir":{"type":"date"}
17
18
19 }
20 }
21 }
22 GET /ems1/_mapping#查看映射，在版本7中，类型唯一，
23 PUT /ems1/_doc/1#插入文档，一般用_id(前面的1)代替下面的id
24 {
25 "id":"12",
26 "name":"刘雷",
27 "age":12,
28 "bir":"1997-03-02"
29 }
30 GET /ems1/_doc/1 #查看指定文档类型默认为_doc，
31 POST /ems1/_doc/1#对原文档进行覆盖，不是更新，更新的话需要在后面指定update，不指定id会自动生成
32 {
33 "id":"12",
34 "name":"刘雷111",
35 "age":12,
36 "bir":"1997-03-02"
37 }
38 GET /ems1/_doc/1
39 PUT /ems1/_doc/2
40 {
41 "id":"12",
42 "name":"流泪",
43 "age":12,
44 "bir":"2002-12-12"
45 }
46 DELETE /ems1/_doc/1#删除
47 GET /ems1/#查看
48 POST /ems1/_doc/2/_update#在原有基础上更新
49 {
50 "doc":{
51 "name": "哈哈"
52 }
53 }
54 POST /ems1/_doc/2/_update#添加新的数据time
55 {
56 "doc": {
57 "name":"哈哈",
58 "time":"16:40",
59 "num": 12
60 }
61 }
62 GET /ems1/_doc/2
63
64 POST /ems1/_doc/2/_update#对文档数字进行直接更新
65 {
66 "script":"ctx._source.num += 5"
67 }
68 GET /ems1/_doc/2 #num=17
69 PUT /ems1/_bulk#批量增加数据
70 {"index":{"_id":"3"}}
71 {"name":"liulei","age":23,"bir":"2020-12-12"}
72 {"index":{"_id":"4"}}
73 {"name":"liuya","age":13,"bir":"2020-12-12"}
74 GET /ems1/_doc/3
75 POST /ems1/_bulk#批量进行增加删除修改一起操作,更新指定doc表明在原内容上进行更新，不会删除原来的内容
76 {"update":{"_id":"3"}}
77 {"doc":{"name":"lisi"}}
78 {"delete":{"_id":"2"}}
79 {"index":{}}
80 {"name":"ll","age":12}
81 ###########################使用请求体进行检索###########################
82
83
84 PUT /ems
85 {
86 "mappings": {
87 "properties": {
88 "name":{
89 "type": "text"
90 },
91 "age":{
92 "type": "integer"
93 },
94 "bir":{
95 "type": "date"
96 },
97 "content":{
98 "type": "text"
99 },
100 "address":{
101 "type": "keyword"
102 }
103 }
104 }
105 }
106 DELETE /ems
107 PUT /ems/_bulk
108 {"index":{}}
109 {"name":"小黑","age":23,"bir":"2020-12-12","content":"开发一个MVC框架是个难事","address":"北京"}
110 {"index":{}}
111 {"name":"梅开风","age":24,"bir":"2020-12-12","content":"框架是一个分层次的架构，有多个模块组成，Spring 模块构建在核心容器之上","address":"上海"}
112 {"index":{}}
113 {"name":"王小黑","age":8,"bir":"2020-12-12","content":"Spring boot是Java语言的微服务架构","address":"南京"}
114 {"index":{}}
115 {"name":"张小五","age":9,"bir":"2020-12-12","content":"Spring的目标是简化Java的开发","address":"无锡"}
116 {"index":{}}
117 {"name":"win7","age":43,"bir":"2020-12-12","content":"Redis是一个开源的ansi c语言编写，支持网络的数据库","address":"杭州"}
118 {"index":{}}
119 {"name":"张无忌","age":58,"br":"2020-12-12","content":"Elasticsearch是一个搜索服务器","address":"郑州"}
120
121
122 ####使用url方式进行查询
123 GET /ems/_search?q=*
124 #对查询结果进行排序asc是升序,size表示只取结果的前几个,from是进行分页，表示从第几个记录开始展示
125 GET /ems/_search?q=*&sort=age:desc&size=2&from=2
126 #使用DSL方式进行检索
127 #查询所有数据，进行分页排序，选定大小
128 GET /ems/_search
129 {
130 "query":{"match_all": {}},
131 "size": 2,
132 "from": 0,
133 "sort": [
134 {
135 "FIELD": {
136 "age": "desc"
137 }
138 }
139 ]
140 }
141 #查询结果中返回指定的字段
142 GET /ems/_search
143 {
144 "query": {"match_all": {}},
145 "_source": ["age","name"]
146 }
147 #关键字查询，这种查询方式是根据单个词或者单个汉字进行查询，之后引入分词才可以进行以词语为单位等,注意只有声明为text的时候是进行单个词的匹配，其他的类型(ip,boolean,integer,data,double,keyword等都是根据value的全部内容进行匹配)
148 GET /ems/_search#可以检索到
149 {
150 "query": {"term": {
151 "content": {
152 "value": "框"
153 }
154 }}
155 }
156 GET /ems/_search#可以检索到
157 {
158 "query": {"term": {
159 "name": {
160 "value": "黑"
161 }
162 }}
163 }
164 GET /ems/_search#不可以检索到
165 {
166 "query": {"term": {
167 "content": {
168 "value": "框架"
169 }
170 }}
171 }
172 GET /ems/_search #可以检索到
173 {
174 "query": {"term": {
175 "bir": {
176 "value": "2020-12-12"
177 }
178 }}
179 }
180 #范围查询(range)
181 GET /ems/_search
182 {
183 "query": {"range":{
184 "age": {
185 "gte": 10,
186 "lte": 30
187 }
188 }
189
190 }
191 }
192 #前缀查询
193 GET /ems/_search
194 {
195 "query": {
196 "prefix": {
197 "content": {
198 "value": "框"
199 }
200 }
201 }
202 }
203 GET /ems/_search#需要注意的是数据库中的所有英文都被变成小写了，前缀主要是对于非text或者text引入了分词的概念此时通配符才能有作用，如下面的例子，南京在address里面是个整体所以正常需要“南京”才能匹配到，引入前缀就可以部分词进行匹配
204 {
205 "query": {
206 "prefix": {
207 "address": {
208 "value": "南"
209 }
210 }
211 }
212 }
213 #通配符查询？用来匹配一个任意的字符*用来匹配多个字符
214 GET /ems/_search
215 {
216 "query": {
217 "wildcard": {
218 "content": {
219 "value": "sp*"
220 }
221 }
222 }
223 }
224 GET /ems/_search
225 {
226 "query": {
227 "wildcard": {
228 "content": {
229 "value": "框*"
230 }
231 }
232 }
233 }
234 #多id进行查询
235 GET ems/_search
236 {
237 "query": {
238 "ids": {
239 "values": [
240 "AoUFPHUBwStJbspbRiwc","A4UFPHUBwStJbspbRiwc"]
241 }
242 }
243 }
244 #模糊查询。此时当查询的内容与被查询的内容之间的编辑距离不大于2时可以成功的进行模糊匹配，具体是2个字符一下的要完全正确，2到4个只能错1个，五个以上最多错2个，其中编辑距离的概念是是指两个字串之间，由一个转成另一个（增删改）所需的最少编辑操作次数
245 GET /ems/_search
246 {
247 "query": {
248 "fuzzy": {
249 "content": "spr0og"
250 }
251 }
252 }
253 #布尔查询，是对多个条件实现复杂查询，bool表达式
254 #must 相当于&&同时成立，should: 相当于||成立一个就可以
255 #must not: 相当于!不能满足任何一个
256
257 GET /ems/_search
258 {
259 "query": {
260 "bool": {
261 "must": [
262 {"term": {
263 "content": {
264 "value": "语"
265 }
266 }}
267 ]
268 , "must_not": [
269 {"term": {
270 "age": {
271 "value": "43"
272 }
273 }}
274 ]
275 }
276 }
277 }
278 #多字段查询。得分是根据文章长度，和匹配到的次数，文章越短匹配次数越多越正确
279 #对于字段来说类型是text的需要对query进行分词处理，对于address则需要整体进行匹配
280 GET /ems/_search
281 {
282 "query": {
283 "multi_match": {
284 "query": "上海框架",
285 "fields": ["content","address"]
286 }
287 }
288 }
289 #多字段分词查询，这种查询方式需要先设定好分词器的类型
290 GET /ems/_search
291 {
292 "query": {
293 "multi_match": {
294 "analyzer": "standard",
295 "query": "上海框架",
296 "fields": ["content","address"]
297 }
298 }
299 }
300 GET _analyze #分成一个个字
301 {
302 "analyzer": "standard",
303 "text": "这是个框架"
304 }
305 GET _analyze#分成的结果是个整体
306 {
307 "analyzer": "simple",
308 "text": "这是个框架"
309 }
310 #高亮查询,一般把类型设置为text方便进行匹配
311 GET /ems/_search
312 {
313 "query": {"term": {
314 "content": {
315 "value": "开"
316 }
317 }},
318 "highlight": {
319
320 "fields": {"*": {}},
321 "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
322 "post_tags": ["</span>"],
323 "require_field_match": "false"
324 }
325
326 }另一篇相关的关于elasticsearch的代码博客：
需要也可以看一下
作者：你的雷哥
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