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什么是Elasticsearch？
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按装图形化界面Kibana
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ES中常见的概念
ES常用API接口
基本操作
创建索引
创建索引并往索引中添加一条文档
创建索引但不指定id
创建索引指定数据类型
删除索引
查询有哪些索引
文档
添加文档(记录)
查询文档
删除文档
修改文档
按条件查询
查询所有文档
根据指定条件搜索
将查询的条件封装成json数据
指定列名和值查询
只查询部分列
分页查询
查询指定范围的
查询并排序
多条件查询
and
or
取反
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The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch【搜索，分析】、 Kibana【可视 化】、 Beats 和 Logstash【数据的搜集】（也称为 ELK Stack）。能够安 全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、 分析和可视化。 Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引 擎， 是整个 ElasticStack 技术栈的核心。 它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台 服务器，处理 PB 级别的数据。
安装很简单，下载好压缩包后，解压运行就可以了
解压后，进入 bin 文件目录，点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务 。
注意： 9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口， 9200 端口为 浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。
Elasticsearch是专门用来作搜索的，图形化界面需要安装kibana，他是es数据的前端展现，数据分析时，可以方便地看到数据。作 为开发人员，可以方便访问es。
他的安装也很简单，下载完毕后，解压后直接运行。
验证安装解压后进入in目录
访问5601端口
Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。
ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表， Documents 则相当 于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化， Elasticsearch 6.X 中，一 个 index 下已经只能包含一个type， Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已 经被删除了。
将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比
PUT /索引名称/类型名称/1
{
文档（数据）
}PUT /test/demo/1
{
"name":"张三",
"age":15
}
POST /test2/demo
{
"name":"李四",
"age":45
}
PUT /test3
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text"
},
"age":{
"type": "integer"
}
}
}
}
相当于删除数据库
DELETe /索引名
查询用GET,部分get命令
相当查询所有表
GET _cat/indices
查询详细信息
GET _cat/indices?v
查询索引结构，相当于查看表节构
GET /索引名
使用put添加
使用put添加必须指定id值
注意使用put添加记录可以说是覆盖，他会之前的记录
使用post添加
这就不用指定id值了
使用post添加字段的话需要指定id,但他和put基本一样，也是覆盖，上面的添加完毕生成了id，取到id进行操作。
查询指定索引
GET /索引/类型/id
相当于删除一条记录
DELETE /索引/类型/id
修改和上面的添加一样，只是这里处理一下上面的修改就覆盖原来的字段的bug
POST /test4/demo/1/_update
{
"doc":{
"name":"王五"
}
}
GET /索引/类型/_search
GET /索引/类型/_search?q=条件
可以模糊查询
GET /test4/demo/_search?q=王
类型可省去，默认为_doc，
query后的值有：
match:匹配
range:范围匹配
term:精准匹配
GET /索引/类型/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "王"
}
}
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "王"
}
},
"_source":["sex","name"]
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "王"
}
},
"_source":["sex","name"],
"from": 0,
"size": 1
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"range": {
"age":{
"gt":3
}
}
},
"_source":["sex","name","age"],
"from": 0,
"size": 6
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"range": {
"age":{
"gt":3
}
}
},
"_source":["sex","name","age"],
"from": 0,
"size": 6,
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
]
}
must:等同于sql中的and
should:等同于sql中的or
must_not:等同于sql中的!
GET /test4/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "王"
}
},
{
"match": {
"age": "5"
}
}
]
}
}
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "王"
}
},
{
"match": {
"age": "5"
}
}
]
}
}
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"name": "王"
}
}
]
}
}
}
GET /test4/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "王"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {}
}
}
}
分词搜索 Test和keyword类型区别GET /test4/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "王"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "",
"post_tags": "",
"fields": {
"name": {}
}
}
}
text:它会为该字段的内容进行拆词操作，并放入倒排索引表中
keyword:它不会进行拆词操作
使用match匹配查询---对匹配的关键字进行拆词操作，并和倒排索引表中对应。
使用term精准匹配---它不会对关键字进行拆词操作，而且把关键字作为一个整体和倒排索引表进行匹配
