Elasticsearch介绍
原创
es是什么：
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
Elasticsearch使用Java开发并使用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。
es主要优点是：实现了分布式的实时文件存储和和分析搜索引擎，其中的每个字段都可以被索引搜索，并且易于扩容。
基本概念：
- 文档：es是面向文档的，它以文档维度进行存储和搜索，支持索引文档的内容。es使用JSON格式作为文档序列化的格式。
- 索引：在es中索引相当于关系型数据库中的数据库，每个索引可以有多个类型，每个类型包含多个文档，每个文档中又有多个字段。es与常见的关心型数据库的概念对比如下：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields对标我们的工程中，每条上报的数据就是一个文档，他们的类型就是doc类型，每条记录都会有自己的id。
es支持用api上传一条记录，PUT /{_index}/{_type}/{_id} ，路径中也可以不指定_id，使用es自动生成的自增id
（22个字符长的UUID）)。
- 搜索：执行HTTP GET请求，带上文档存储地址 /{_index}/{_type}/{_id} ，响应的数据包含_index, _type, _id, _version等元数据，原始的文档数据存储在_source字段中。
其他常用的检索：
GET /{_index}/{_type}/_search, 用_search取代_id时会返回所有记录。
GET /{_index}/{_id}/_search?q=last_name:Smith, q指定检索条件，这种是带参数查询，另外还可以用DSL语句查询，例如以下查询语句与上面的带参查询等效：
GET /{_index}/{_id}/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}- 分析聚合：es的聚合功能支持在数据上生成复杂的统计分析。例如，将所有interests字段进行聚合，类似数据库中的group_by, 该聚合返回结果名称为all_interests：
GET /{_index}/{_id}/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}es中的聚合也允许分级汇总，例如计算出各类interests的平均年龄：
GET /{_index}/{_id}/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}- 映射：
es中的数据可以分为两大类：确切值和全文文本，确切值只能精确匹配，全文文本可以进行分词模糊匹配。
各个字段及其类型信息保存在mapping中，可以在创建索引的时候指定映射，也可以稍后再新增映射，但是重要的是已经存在的字段，其类型不允许再修改。
kibana查询语法：
全文搜索和短语搜索：搜索栏直接输入hello world，会过滤出包含hello和world的所有文档，但是当输入“hello world”会过滤出包含该短语的文档。
字段搜索：field:value 为限定字段的全文搜索，field:"value"为限定字段的精确搜索；_exists_:field 文档中存在该字段，_missing_:field 文档中不存在该字段；
通配符：？匹配单个字符，*匹配0或多个字符，但是？和*不能作为第一个字符
范围搜索：[a TO b] {a TO b}, []包含端点，{}不包含端点
逻辑搜索：AND 与，OR 或，+ 搜索结果必须包含此项，- 搜索结果必须不能包含此项；例如：+name:张* -age:20, 过滤出姓张且不为20岁的同学；
分组搜索： (name: 张* OR city:深圳) AND age:20, 过滤出所有姓张和在深圳的20岁的同学
字段分组： field:()
转义字符： + - && || ! () {} [] ^" ~ * ? : \ 以上字符需要用 \ 转义
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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