ElasticSearch基础知识
上一篇文章我们已经介绍了ElasticSearch的安装及基础配置相关的知识，今天我们再来聊聊ES数据库的基础使用。在使用ES数据库之前我们先来了解以下ES中的索引（Index）和文档（document）：
1 索引（Index）
索引中存储具有相同结果的文档，每个索引中都有自己的mapping定义，mapping用于定义字段名称和类型。听上去，索引类似与MySQL中的表的定义，而mapping就像是表中的字段。
注意了，虽然听起来很想MySQL中表的定义，但是索引实际上是类似一本书的目录，目录中记录了文档内容、单词及文档id的关联关系及具体位置等信息
索引也分正排索引和倒排索引
正排索引：文档id到文档内容、单词的关联关系。例如，下面的通过id查询文档内容时，就是通过正排索引实现的
倒排索引：与正排索引相反，是单词到文档id的关联关系。例如，下面的通过关键词搜索内容时，就是通过倒排索引实现的
和MySQL数据库一样，索引也需要定义结构及索引中的字段名及类型等。这个结构就叫做mapping，而mapping中的字段的类型有如下几种：
2 文档（document）
在ES中文档就是一个JSON Object，有字段（Field）组成，数据类型就是上面mapping中字段的类型。类似MySQL中的每一行的数据。但是ES中的每一行数据是一个JSON对象的形式。
3 操作ES中的资源
现在我们已经了解了ElasticSearch中的索引及文档相关知识，那我们怎么去操作这些资源呢？ES数据库提供了标准的REST API，格式大致如下所示：
从资源的角度来看，API大致分为四类：创建、修改、删除、获取
对于上面这四类ES并没有区分API，而是以请求方式来判断，大致分为一些几种：
GET：获取资源
PUT/POST：创建或修改资源
DELETE：删除资源
以上三种就是主要的请求方式，接下来我们针对资源的四种操作分别来看看具体体现形式
3.1 创建索引
创建索引的方式很简单，直接一个请求即可，没有任何参数，只需要url中定义索引名称即可
3.2 自定义mapping
上面创建索引时没有自定义【mapping】，我们可以创建索引后再自定义【mapping】，当然创建索引时也可以自定义【mapping】信息。请求方式如下：
注意：这是【PUT】请求，自定义的mapping内容在http的body中
dynamic（默认为true）：为true时，如果插入的数据中有没有定义的字段，ES自动新增字段，他还可以针对mapping的某个json字段进行限制，比如：上面的json格式的字段中dynamic为false，表示当前json格式的字段中不会插入mapping中没有定义的字段
上述两个步骤其实也可以略，直接添加文档数据，例如下方API请求：
注意：这是一个?POST?请求
test_index：索引名称
_doc：这个时固定的，表示该请求添加数据到索引中。在ES6之前的版本中这个是可以文档类型，但是现在已经固定死了
我们在没有创建索引【test_index】的情况下，添加是文档数据到【test_index】索引中时，ES自动识别并创建索引及索引相关的【mapping】信息
3.3 查看索引相关信息
添加文档数据时自动识别的【mapping】信息可能不符合我们的预期效果，我们可以通过下方API查看索引信息及【mapping】信息：
3.4 插入或修改 文档数据
首先我们来了解一下文档 ID ，在MySQL中我们经常会设置一个id字段并设置成主键，主要目的是让每一条数据都有一个唯一标识。在MySQL中这个标识不是必须的，但是ES中ID是必须存在的，如果我们没有自定义ID，ES数据库会自动帮我们生成一个唯一 ID 值
上面插入文档数据时，我们没有就指定id，但是 ES 自动帮我们生成了一个唯一ID值，当然我们也可以自己指定ID。
例如我们可以在URL中指定自定义?ID?值：
注意：url最后面的【a111】就是我们自定义的 ID 值
修改时也是当前API，body参数为新的数据
3.5 批量添加、修改、删除数据
如果需要同时插入多条数据时，我们可以通过body传参，ID也在body中，具体格式如下：
注意：批量添加数据时，自定义的id格式固定【{"index":{"_id":"自定义的id值"}}】
ES自定义的id与实际数据中的id不是同一个意思哦，只要ES自定义的ID不同，即使内容完全一样，也会从新添加到索引中。如果自定义的ID已存在时会变成修改操作
上述API为添加和修改操作，如需删除可以使用下面的方式：
注意：批量删除依然是?POST?请求哦，参数格式固定【{"delete":{"_id":‘ES的id’}}】
3.6 查询数据
通过ES的文档id查询数据，这种方式一般比较少用：
通过搜索获取文档列表，这种方式主要应用搜索，使用频率最多的就是这个：
注意：json数据在http的body中。如果不指定json数据时，查询的是所有数据
_source：这个字段表明返回的文档的字段。如果是false则不返回文档数据，如果需要指定返回的字段，可以以数组的形式设置，例如：{"_source":["字段1","字段2".....]}。此外不设置该字段时，返回所有字段的数据
其中query类型分为两种，一种是全文匹配，还有一种是单词匹配。
单词匹配：
不会对查询语句做分词处理，直接去匹配字段的倒排索引。例如：term、terms、range?等 query 类型。就如同上面的例子一样，如果需要查询多个字段的值等于某个值时，格式和下方的全文匹配的示例一样。
全文匹配：
就是针对?text?类型的字段进行全文检索，会对查询语句进行分词处理，例如：match，match_phrase?等 query 类型。例如，我们需要查询多个字段进行全文匹配：
注意：query_string->fields 是我们需要查询的字段
query_string->query 是匹配的值。其中 OR 等同于逻辑运算符【或】，可以使用【AND】及【NOT】
如果需要查询某个json对象下的某个字段时，可以使用【field.field】方式指定字段，具体格式如下：
复杂查询
复杂查询常用的有两类，一个是constant_score查询，还有 bool 查询。
constant_score 查询格式：
bool查询格式：
注意：filter 查询只会过滤符合条件的文档，不会进行相关性算分。此外，ES 针对 filter会有缓存。因此filter相比于match及term的性能要高很多
统计相关
统计相关其实就是聚合查询，例如查询符合条件的文档数：
基础知识和基本操作就这么多了，后期有时间会继续更新 elasticsearch 的其他相关知识和操作经验
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