尚硅谷大数据技术之ES常用操作

es高级用法

es高级用法ES高级用法1. 聚合(Aggregations)什么是聚合聚合是Elasticsearch中一种强大的数据分析工具，它允许我们对数据进行分组、过滤、计算等操作，并得到直观的统计结果。

常见聚合类型•词条聚合(Terms Aggregation)：按照某个字段的值进行分组统计，类似于SQL中的GROUP BY。

•范围聚合(Range Aggregation)：将数据按照某个字段的值范围进行分组统计。

•日期直方图聚合(Date Histogram Aggregation)：将日期字段按照一定的间隔进行时间切片，并统计每个时间段中的数据量。

•嵌套聚合(Nested Aggregation)：允许在聚合中进行嵌套，实现更复杂的分析。

2. 一次搜索多个索引问题描述通常情况下，我们在单个索引上执行搜索操作。

但有时候，我们可能需要从多个索引中获取结果。

多索引搜索的语法GET /index1,index2/_search{"query": {"match": {"field": "value"}}}•在搜索请求中，可以通过逗号分隔的方式指定多个索引。

•查询语句的写法与单个索引的搜索请求相同。

3. 脚本查询(Script Queries)什么是脚本查询脚本查询是一种灵活的查询方式，它允许我们使用脚本来自定义查询逻辑，实现更加复杂的查询需求。

脚本查询的语法GET /index/_search{"query": {"script": {"script": {"source": "doc['field'].value > ","params": {"threshold": 10}}}}}•script字段指定了查询的脚本内容，通过source字段指定脚本逻辑。

ES查询方法整理

ES查询方法整理Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Lucene的开源分布式引擎，提供了快速、分布式和可扩展的全文功能。

ES通过使用倒排索引和分词技术，可以对海量数据进行高效的与分析。

本文将介绍ES中常用的查询方法，包括基本查询、组合查询、过滤查询、范围查询、排序查询以及聚合查询等。

1.基本查询基本查询最常用的是match和term查询。

match查询可以用来模糊匹配文本字段，而term查询则用于精确匹配关键词。

同时，还可以通过multi_match查询在多个字段中进行匹配，以及通过bool查询来组合多个查询条件。

2.组合查询组合查询用于将多个查询条件进行逻辑组合，常用的有must、should和must_not等。

must表示所有条件都必须满足，should表示其中至少一个条件要满足，must_not则表示条件不能满足。

3.过滤查询过滤查询用于过滤掉不符合条件的文档，常用的有term和range查询。

term过滤查询用于精确匹配关键词，而range过滤查询则用于匹配指定范围内的值。

4.范围查询范围查询用于匹配指定范围内的值，常用的有range和exists查询。

range查询可以用于匹配数字、日期和字符串等类型的数据，exists查询则用于匹配存在一些字段的文档。

5.排序查询排序查询用于对结果进行排序，ES支持多种排序方式，包括按字段升降序排序、按评分排序、按距离排序等。

6.聚合查询聚合查询用于对结果进行分组和计算，可以实现类似于SQL的GROUP BY和计算统计指标的功能。

常用的聚合查询包括terms聚合、range聚合、date_histogram聚合等。

7.嵌套查询嵌套查询用于对嵌套字段进行查询，ES支持对嵌套字段进行全文、词条匹配以及范围查询等。

以上是ES中常用的查询方法，对于不同的查询需求，可以选择合适的方法来进行查询。

需要注意的是，ES的查询语法相对复杂，需要熟悉一定的DSL（Domain Specific Language）语法，以便灵活使用各种查询功能。

es 操作手册

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。

以下是ES操作手册的简要概述：
一、安装与配置
1.下载并安装Elasticsearch，根据官方文档进行安装。

2.配置Elasticsearch，包括设置节点名称、集群名称、节点地址等。

3.启动Elasticsearch，确保所有节点正常运行。

二、数据索引与搜索
1.将数据导入到Elasticsearch中，可以使用RESTful API或Java API进行
索引操作。

2.使用简单的查询语法进行数据搜索，例如使用“GET /index/_search”请求
进行全文搜索。

3.通过过滤器、聚合等高级功能对搜索结果进行筛选和统计分析。

三、集群管理
1.通过RESTful API或Java API管理Elasticsearch集群，包括查看集群状
态、节点信息等。

2.扩容和缩容集群，根据需求增加或减少节点。

3.监控集群性能，使用内置的监控工具或第三方监控解决方案。

四、数据维护
1.定期备份数据，以防数据丢失。

2.优化索引性能，例如通过调整分片数量、合并索引等操作。

3.清理过期数据，保持集群的高效运行。

五、注意事项
1.在使用Elasticsearch时，确保遵循最佳实践和安全准则，保护数据安全。

2.及时更新软件版本，以获得最新的功能和安全补丁。

3.在操作过程中，如遇任何问题或困难，可以参考Elasticsearch的官方文档
或联系技术支持寻求帮助。

es操作流程

es操作流程
ES是Elasticsearch的简称，是一种分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，用于全文搜索、结构化搜索和复合搜索。

以下是ES的基本操作流程：
1. 写入数据：客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）。

协调节点对document进行路由，将
请求转发给对应的node。

实际上的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node。

协调节点如果发现primary node和所有的replica node都搞定之后，就会返回请求到客户端。

2. 读取数据：查询、GET某一条的数据，写入某个document，这个document会自动给你分配一个全局的唯一ID，同时跟踪这个ID进行hash路由到对应的primary shard上面去，也可以手动设置ID。

客户端发送读取请求到coordinating node，coordinating node再根据路由信息
确定数据所在的node，并将请求转发给对应的node。

实际上的node上
的primary shard处理请求，然后将数据返回给coordinating node，再
返回给客户端。

以上是ES的基本操作流程，供您参考。

具体操作流程可能因ES版本和配
置而有所不同。

如需更多信息，建议查阅相关ES资料或咨询专业技术人员。

es查询方法和命令

es查询方法和命令## 一、查询方法### 1. 简单查询在ES中，最简单的查询方法是使用match查询。

它可以根据指定的字段和关键词进行查询，返回匹配的文档。

```shellGET /index/_search{"query": {"match": {"field": "keyword"}}}```### 2. 复合查询ES提供了多种复合查询方法，用于组合多个查询条件。

- bool查询：通过must、must_not、should等关键字可以实现逻辑与、逻辑非、逻辑或等复杂的查询条件组合。

```shellGET /index/_search{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"field1": "keyword1"}},{"match": {"field2": "keyword2"}}],"must_not": [{"term": {"field3": "keyword3"}}],"should": [{"term": {"field4": "keyword4"}}]}}}```- range查询：用于查询某个字段在指定范围内的文档。

```shellGET /index/_search{"query": {"range": {"field": {"gte": "value1","lte": "value2"}}}}```### 3. 高级查询- term查询：用于精确匹配某个字段的值。

es使用手册

es使用手册以下是一个简单的Elasticsearch使用手册，包括一些基本操作和概念的解释。

1. 安装中文分词插件：在Elasticsearch的安装目录下的bin目录中，运行以下命令安装中文分词插件：```csselasticsearch-plugin install```2. 启动Elasticsearch：在Elasticsearch的安装目录下的bin目录中，运行以下命令启动Elasticsearch：```bash./elasticsearch```3. 测试分词器：使用GET请求访问`/_analyze`端点，并指定要分析的文本和分词器名称。

例如：```arduinoGET /_analyze{"analyzer": "standard","text": "Text to analyze"}```4. 验证字段上的分词器：使用GET请求访问`/forum/_analyze`端点，并指定要分析的字段和文本。

例如：```arduinoGET /forum/_analyze{"field": "articleID","text": "XHDK-A-1293-fJ3"}```5. mget操作：使用GET请求访问`/_mget`端点，并指定要检索的文档ID或索引和ID。

例如：```bashGET /test_index/_mget{"ids": [7, 8]}```或者：```bashGET /_mget{"docs": [{ "_index": "test_index", "_id": 7 }, { "_index": "test_index", "_id": 7 } ]}```。

es基本用法

es基本用法ES（ECMAScript）是一种基于JavaScript语言的标准化规范，它定义了JavaScript语法、类型、语句、关键字等方面的规则和标准。

ES6是ECMAScript 2015的简称，是新一代JavaScript标准。

ES基本用法包括以下内容：1. 变量声明ES6中新增了let和const关键字，用于声明块级作用域变量和常量。

使用let和const可以避免变量提升和全局污染问题。

2. 箭头函数ES6中引入了箭头函数，可以简化函数定义语法。

箭头函数不需要function关键字，而且this指向父级作用域。

3. 模板字符串ES6中新增了模板字符串，可以方便地拼接字符串，并支持多行字符串和插值表达式。

4. 解构赋值ES6中引入了解构赋值语法，可以方便地将数组或对象中的值解析出来并赋值给变量。

5. 扩展运算符ES6中新增了扩展运算符（...），可以将数组或对象展开成一个序列，并支持在函数调用参数中使用。

6. PromisePromise是一种异步编程解决方案，可以避免回调地狱问题。

ES6中引入了Promise对象，并提供了相关API来处理异步操作。

7. 类与继承ES6中引入了class关键字，可以方便地定义类和继承关系。

类可以包含构造函数、方法和属性等成员。

8. 模块化ES6中支持模块化编程，可以使用import和export关键字来导入和导出模块。

以上是ES基本用法的主要内容，掌握这些内容对于JavaScript开发者来说是非常重要的。

除此之外，ES还有很多其他的特性和API，需要不断学习和掌握。

尚硅谷大数据技术之ES常用操作

查看es中有哪些索引GET/_cat/indices?ves中会默认存在一个名为.kibana的索引表头的含义health green(集群完整)yellow(单点正常、集群不完整)red(单点不正常) status 是否能使用index 索引名uuid 索引统一编号pri 主节点几个rep 从节点几个文档数文档被删了多少整体占空间大小主节点占增加一个索引PUT/movie_index删除一个索引ES是不删除也不修改任何数据的，而是增加版本号DELETE/movie_index新增文档1〕格式PUT/index/type/idPUT/movie_index/movie/1{"id":1,"name":"operationredsea","doubanScore":8.5,"actorList":[{"id":1,"name":"zhangyi"},{"id":2,"name":"haiqing"},{"id":3,"name":"zhanghanyu"}]}PUT/movie_index/movie/2{"id":2, "name":"operationmeigongriver", "doubanScore":8.0,"actorList":[{"id":3,"name":"zhanghanyu"}]}PUT/movie_index/movie/3{"id":3,"name":"incidentredsea","doubanScore":5.0,"actorList":[{"id":4,"name":"zhangchen"}]}如果之前没建过index或者type，es会自动创立。

es数据操作入门

es数据操作⼊门⼀、es数据存储简单介绍1. 概念解释Index：索引，它是单个数据库的同义词。

Type：索引类型，它是单个数据表的同义词。

Document：⽂档，它是单条数据记录的同义词。

mapping：映射，相当于数据库的表结构。

理论上⼀个Index可以包含多个Type，但是在实际应⽤中⼀般⼀个Index只包含⼀个Type，若包含多个Type，容易造成数据⼲扰等问题，有百害⽽⽆⼀利。

⼀般情况下我们是先往es中插⼊数据，es会⾃动识别各个字段类型，创建索引，然后我们再查询mapping，将mapping改成我们想要的索引结构，删除原有索引结构，⼿动创建索引结构。

2. es索引基本原理 es默认会为⽂档的所有字段建⽴倒排索引。

es对单个字段的值的内容进⾏分词，分词汇总称为Term Dictionary，Term Dictionary中各个分词都对应⼀个⽂档ID数组（Posting List），Term Dictionary是有序的，查询时可使⽤⼆分查找，查找到Term即可根据对应的⽂档ID数组读取⽂档内容了。

Posting List也是有序的，使⽤增量编码压缩，将⼤数变⼩数按字节存储。

这样的存储⽅式不仅能节省存储空间，也⽅便多字段联合查询时多个Posting List之间进⾏并集操作，将各个字段查询到的Term对应的Posting List做按位与运算，即可得到最终的⽂档ID数组。

当数据量很⼤时，Term Dictionary也是很庞⼤的，⽆法全部存在内存中，所以es⼜加多了⼀层Term Index，只存储部分词的前缀，以FST的形式保存在内存中（FST以字节的⽅式存储了所有的Term），节省内存，检索很快。

所以es搜索数据时，先在内存中Term Index查询到对应的Term Dictionary的block位置，再去磁盘上查找Term，找到Term以后再根据对应的⽂档ID数组去读取⽂档数据。

es 使用案例教学

es 使用案例教学（实用版）目录1.ES 的概述2.ES 的使用案例3.案例教学的优势4.ES 在案例教学中的应用5.总结正文1.ES 的概述es（Elasticsearch）是一款开源的分布式搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。

ES 具有高度可扩展性，能够满足大规模数据的处理需求。

它主要采用了倒排索引技术，使得数据的搜索速度非常快。

2.ES 的使用案例ES 广泛应用于各种领域，例如日志分析、数据可视化、实时数据处理等。

以下是一些具体的使用案例：- 日志分析：ES 可以用于分析服务器日志，快速定位问题和解决故障。

- 数据可视化：ES 可以与其他数据可视化工具（如 Kibana）结合，将数据以图表的形式展示出来，便于用户进行数据分析和决策。

- 实时数据处理：ES 可以实时处理和分析流式数据，满足对实时数据的查询需求。

3.案例教学的优势案例教学是一种以实际问题为导向的教学方法，通过具体案例的讨论和分析，帮助学生更好地理解理论知识，并提高实际操作能力。

案例教学的优势主要体现在以下几个方面：- 提高学生的学习兴趣：案例教学以实际问题为切入点，更容易激发学生的学习兴趣和积极性。

- 培养学生的实际操作能力：通过案例分析，学生可以更好地掌握理论知识，并运用到实际工作中。

- 培养学生的创新思维：案例教学鼓励学生独立思考和创新，有利于培养学生的创新意识和能力。

4.ES 在案例教学中的应用在案例教学中，ES 可以作为一个具体的应用场景，帮助学生更好地理解相关知识和技术。

例如，在教授大数据处理和搜索引擎原理等课程时，可以通过 ES 的使用案例来让学生更直观地了解 ES 的特点和优势。

5.总结总之，ES 作为一款高性能的分布式搜索引擎，在实际应用中具有广泛的使用场景。

案例教学作为一种有效的教学方法，可以帮助学生更好地理解和掌握相关知识。

es基础用法

es基础用法Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，用于构建高效、可扩展的搜索应用程序。

以下是ES的一些基础用法：1. 索引创建：使用PUT HTTP请求创建索引，例如PUT /wang_test。

2. 索引删除：使用DELETE HTTP请求删除索引，例如DELETE/wang_test。

3. 数据插入：使用POST HTTP请求向索引中插入数据，例如POST/wang_test/_doc/1。

4. 数据查询：使用GET HTTP请求进行数据查询，例如GET/wang_test/_search。

5. 数据更新：使用POST HTTP请求更新数据，例如POST/wang_test/_doc/1/_update。

6. 数据删除：使用DELETE HTTP请求删除数据，例如DELETE/wang_test/_doc/1。

7. 数据聚合：使用GET HTTP请求进行数据聚合分析，例如GET/wang_test/_search/_aggs。

8. 集群健康状况查看：使用GET _cluster/health API来查看集群的健康状况，例如GET _cluster/health。

9. 文档排序：在查询请求中添加排序参数来对结果进行排序，例如GET /wang_test/_search?sort=field:asc。

10. 过滤器查询：使用GET请求并指定filter参数来执行过滤器查询，例如GET /wang_test/_search?filter=field:value。

以上是ES的一些基础用法，通过这些操作可以完成数据的增、删、改、查等操作。

当然，ES还提供了许多高级功能和特性，如分析器、管道、脚本等，可以根据实际需求进行学习和使用。

es基本操作方法

es基本操作⽅法取得多个⽂档使⽤multi-get或者mget API 来将这些检索请求放在⼀个请求中，将⽐逐个⽂档请求更快地检索到全部⽂档。

mget API 要求有⼀个docs数组作为参数，每个元素包含需要检索⽂档的元数据，包括_index、_type和_id。

如果你想检索⼀个或者多个特定的字段，那么你可以通过_source参数来指定这些字段的名字：GET /_mget{"docs" : [{"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : 2},{"_index" : "website","_type" : "pageviews","_id" : 1,"_source": "views"}]}响应体：{"docs" : [{"_index" : "website","_id" : "2","_type" : "blog","found" : true,"_source" : {"text" : "This is a piece of cake...","title" : "My first external blog entry"},"_version" : 10},{"_index" : "website","_id" : "1","_type" : "pageviews","found" : true,"_version" : 2,"_source" : {"views" : 2}}]}bulk与其他的请求体格式稍有不同，如下所⽰：{ action: { metadata }}\n{ request body }\n{ action: { metadata }}\n{ request body }\n...这种格式类似⼀个有效的单⾏ JSON ⽂档流，它通过换⾏符(\n)连接到⼀起。

es 数据库用法

"ES" 可以指代多种不同的数据库，但最常见的意思是Elasticsearch 数据库。

Elasticsearch 是一个用于搜索和分析的开源分布式数据库，通常用于存储和检索大规模数据，特别是文本数据。

以下是Elasticsearch 数据库的一些用法和基本概念：安装和配置Elasticsearch：首先，您需要下载并安装Elasticsearch，然后配置它以满足您的需求。

您可以在Elasticsearch 官方网站上找到安装指南和文档。

索引数据：在Elasticsearch 中，数据以文档的形式存储在索引中。

您可以创建索引并将文档插入其中。

每个文档包含字段和值，这些字段可以包含不同类型的数据。

查询数据：Elasticsearch 提供了强大的查询功能，允许您搜索和检索数据。

您可以使用Elasticsearch 查询DSL（领域特定语言）编写查询，以满足您的搜索需求。

查询可以包括全文搜索、过滤、聚合等操作。

分布式存储和搜索：Elasticsearch 是一个分布式数据库，它可以水平扩展以处理大规模数据。

数据在多个节点上分布存储，查询可以并行执行，提供高性能和可伸缩性。

聚合和分析：Elasticsearch 提供了丰富的聚合和分析功能，允许您对数据执行汇总和统计操作。

这对于生成报告、可视化数据和洞察分析非常有用。

安全性和权限控制：Elasticsearch 提供了安全功能，允许您控制谁可以访问和修改数据。

您可以设置角色、权限和身份验证以保护您的数据。

可视化工具：为了更轻松地与Elasticsearch 数据交互，您可以使用可视化工具，如Kibana。

Kibana 允许您创建仪表板、图表和可视化来展示和分析您的数据。

维护和监控：定期监控和维护您的Elasticsearch 集群以确保高可用性和性能。

Elasticsearch 提供了监控工具和日志，以帮助您追踪问题并进行故障排除。

es的使用方法

es的使用方法ES（Elasticsearch）是一个开源搜索引擎，其使用Java语言编写，基于Lucene库开发。

它具有高度的可扩展性和灵活性，可用于各种用例，例如搜索、日志分析、面向全文的查询、数据分析等。

ES由Elastic公司开发和维护。

使用ES的一般步骤如下：1. 安装ESES可在Windows、Linux和MacOS上安装。

首先，我们需要下载最新版本，然后解压缩文件，并运行安装程序。

安装完成后，您将看到一个简单的启动向导，以帮助您启动和使用ES。

此外，还可以使用系统服务等其他方式运行ES。

2. 使用ES APIES具有强大的API，可以通过HTTP、Java、Python等语言进行访问。

API允许您执行各种操作，例如索引、搜索、过滤、聚合等。

例如，以下是使用Java API将文档索引到ES并执行搜索的示例：//添加文档IndexResponse response = client.prepareIndex("index_name", "document_type", "doc_id").setSource(json).get();//查询文档SearchResponse response = client.prepareSearch("index_name") .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("search_keywords" )).execute().actionGet();```3. 使用KibanaKibana是一个开源的数据可视化工具，可与ES一起使用。

它通过漂亮的图表和可视化帮助您理解和探索ES中存储的数据。

Kibana旨在是一个简单和易于使用的工具，即使您不熟悉ES的内部工作原理也可以轻松入手。

4. 集成其他工具ES是设计为与各种工具和库协作。

es数据库基本操作

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es数据库基本操作
1.es建立索引： curl -XPUT 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称' 2.es查询所有索引： curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/_cat/indices?v' 3.es查询单个索引内容： curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称/_search?pretty=true' 还有一种带时间的情况> curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称-2018-08-01/_search?pretty=true' 4.es删除某个索引下/10.xx.xx.xx:9200/索引名称?pretty' 以上是linux命令行操作，如果是连接内网的情况下，直接将引号的内容复制到浏览器请求就可以返回数据，查看效果比linux好。

ES的基本用法

ES的基本⽤法ES的基本概念1> 集群和节点⼀个es集群是由⼀个或多和es节点组成的集合每⼀个集群都有⼀个名字, 如之前的wali每个节点都有⾃⼰的名字, 如之前的master, slave1, slave2节点是可以存储数据, 参与索引数据等的独⽴服务2> 索引(类似于数据库⾥⾯的database)索引是含有相同属性的⽂档集合索引在es中是通过⼀个名字来识别的, 必须是英⽂字母⼩写, 且不含中划线3> 类型(相当于sql中的table)⼀个索引可以定义⼀个或多个类型, ⽂档必须属于⼀个类型4> ⽂档(相当于sql中的⼀⾏记录)⽂档是可以被索引的基本数据单位5> 分⽚每个索引都有多个分⽚, 每个分⽚都是⼀个luncene索引分⽚的好处: 分摊索引的搜索压⼒, 分⽚还⽀持⽔平的拓展和拆分以及分布式的操作, 可以提⾼搜索和其他处理的效率6> 备份拷贝⼀个分⽚就完成了分⽚的备份备份的好处: 当主分⽚失败或者挂掉, 备份就可以代替分⽚进⾏操作, 进⽽提⾼了es的可⽤性, 备份的分⽚还可以进⾏搜索操作, 以分摊搜索的压⼒.ES在创建索引时, 默认创建5个分⽚, ⼀份备份, 可以修改, 分⽚的数量只能在创建索引的时候指定, 索引创建后就不能修改分⽚的数量了, ⽽备份是可以动态修改的2.2 ES的基本⽤法ES以RESTFul风格来命名API的, 其API的基本格式如下ES的动作是以http⽅法来决定的: 常⽤的http⽅法: GET/PUT/POST/DELETEEg1, 创建索引, 结合head插件创建索引的实例返回”概览”查看创建情况创建索引分为: 结构化创建与⾮结构化创建查看索引是否是结构化的⽅法Mappings是结构化的⼀个关键词, 其后内容是空的, 说明这个索引是⼀个⾮结构化的索引创建结构化索引的⽅法点击head插件的”复合查询”验证json后, 提交请求,返回head插件”概览查看”Head插件中编写json发送请求⽐较复杂, 可以使⽤postman或者是fiddler等⼯具进⾏请求的发送请求数据的json格式{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 1},"mappings": {"man": {"properties": {"name": {"type": "text"},"country": {"type": "keyword"},"age": {"type": "integer"},"date": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy:MM:dd||epoch_millis" }}},"woman": {}}}2.2.1> 数据插⼊⽂档id, 唯⼀索引值, 指向⽂档数据2.2.1.1 指定⽂档id插⼊使⽤http中的put⽅法,请求参数依次为:索引名称/类型名称/⽂档id请求参数{"name": "⽡⼒","country": "China","age": 30,"date": "1987-03-07 12:12:12"}Head插件中”数据浏览”2.2.1.2 ⾃动产⽣⽂档id插⼊使⽤http中的post⽅法,请求参数{"name": "超重⽡⼒","country": "China","age": 40,"date": "1977-03-07 12:12:12"}响应结果2.2.2> 修改⽂档数据2.2.2.1 直接修改⽂档http⽅法: post⽅法关键词: _update, doc请求参数{"doc": {"name": "谁是⽡⼒"}}“doc”为关键字, 要修改的⽂档放在doc中, 实例修改了type为people索引下man中id为1 的name属性返回的结果可以在head插件中”数据浏览”中验证修改结果2.2.2.2 脚本修改⽂档通过脚本修改的api格式与直接修改的是⼀致的http⽅法: post⽅法请求参数{"script": {"lang": "painless","inline": "ctx._source.age += 30"}}关键字”script”: 标志以脚本的⽅式修改⽂档“lang”: 表⽰以何种脚本语⾔进⾏修改, “painless”表⽰以es内置的脚本语⾔进⾏修改. 此外es还⽀持多种脚本语⾔, 如Python, js等等“inline”:指定脚本内容 “ctx”代表es上下⽂, _source 代表⽂档可以在head插件中”数据浏览”检查修改数据此外还有其他的参数设置⽅式, 例如将参数放到外⾯{"script": {"lang": "painless","inline": "ctx._ = ; ctx._source.age = params.age","params": {"age": 30,"name": "谁是⽡⼒"}}}2.2.3> 删除2.2.3.1 删除⽂档http⽅法: delete2.2.3.1 删除索引1. 可以通过head插件进⾏删除2. 通过api删除Http⽅法: delete。

ES搜索引擎基本操作

ES搜索引擎基本操作⼀.创建索引库执⾏：，索引库的名称为zhen 结果（我已经创建过了，重复执⾏会报错）：⼆.创建索引 1.添加索引 2.添加索引（动态添加新列） 3.添加指定id的索引【根据id可以直接修改⼀前的索引】三.搜索 1.根据id搜索 2.根据字段搜索【每⼀个_source对应⼀条索引】 3.多条件组合搜索[root@zhen ~]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET http://192.168.245.133:9200/zhen/employee/_search?pretty -d ' > {> "query":> {"multi_match":> {> "query":"bin",> "fields":["last_name","first_name"],> "operator":"and"> }> }> }'{"took" : 32,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 3,"max_score" : 0.6099695,"hits" : [{"_index" : "zhen","_type" : "employee","_id" : "1","_score" : 0.6099695,"_source" : {"first_name" : "god bin","last_name" : "pang","age" : 40,"about" : "I love to go rock climbing","interests" : ["sports","music"]}},{"_index" : "zhen","_type" : "employee","_id" : "Nsigx2gBJyzNsh6L2KV0","_score" : 0.2876821,"_source" : {"first_name" : "bin","age" : 33,"about" : "I love to go rock climbing","interests" : ["sports","music"]}},{"_index" : "zhen","_type" : "employee","_id" : "7cikx2gBJyzNsh6LwqUg","_score" : 0.2876821,"_source" : {"first_name" : "bin","age" : 33,"about" : "I love to go rock climbing","interests" : ["sports","music"]}}]}}四.修改配置执⾏：curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.245.133:9200/zhen/' -d'{"settings":{"number_of_replicas":2}}'修改副本数　注意：不能在创建索引之后修改配置！五.查看。

ES-常见搜索方式

ES-常见搜索⽅式1、query string search2、query DSL3、query filter4、full-text search5、phrase search6、highlight search-----------------------------------------------------------------------------------took：耗费了⼏毫秒timed_out：是否超时，这⾥是没有_shards：数据拆成了5个分⽚，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）hits.total：查询结果的数量，3个documenthits.max_score：score的含义，就是document对于⼀个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也⾼hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "2","_score": 1,"_source": {"name": "jiajieshi yagao","desc": "youxiao fangzhu","price": 25,"producer": "jiajieshi producer","tags": ["fangzhu"]}},{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "1","_score": 1,"_source": {"name": "gaolujie yagao","desc": "gaoxiao meibai","price": 30,"producer": "gaolujie producer","tags": ["meibai","fangzhu"]}},{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "3","_score": 1,"_source": {"name": "zhonghua yagao","desc": "caoben zhiwu","price": 40,"producer": "zhonghua producer","tags": ["qingxin"]}}]}}------------------------------------------------------------------------------1、query string search搜索商品名称中包含yagao的商品，⽽且按照售价降序排序：GET/ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc适⽤于临时的在命令⾏使⽤⼀些⼯具，⽐如curl，快速的发出请求，来检索想要的信息；但是如果查询请求很复杂，是很难去构建的在⽣产环境中，⼏乎很少使⽤query string search------------------------------------------------------------------------------2、query DSLDSL：Domain Specified Language，特定领域的语⾔http request body：请求体，可以⽤json的格式来构建查询语法，⽐较⽅便，可以构建各种复杂的语法，⽐query string search肯定强⼤多了查询所有的商品GET /ecommerce/product/_search{"query": { "match_all": {} }}查询名称包含yagao的商品，同时按照价格降序排序GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"match" : {"name" : "yagao"}},"sort": [{ "price": "desc" }]}分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显⽰1条商品，现在显⽰第2页，所以就查出来第2个商品GET /ecommerce/product/_search{"query": { "match_all": {} },"from": 1,"size": 1}指定要查询出来商品的名称和价格就可以GET /ecommerce/product/_search{"query": { "match_all": {} },"_source": ["name", "price"]}更加适合⽣产环境的使⽤，可以构建复杂的查询------------------------------------------------------------------------3、query filter搜索商品名称包含yagao，⽽且售价⼤于25元的商品GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"bool" : {"must" : {"match" : {"name" : "yagao"}},"filter" : {"range" : {"price" : { "gt" : 25 }}}}}}--------------------------------------------------------------------------4、full-text search（全⽂检索）先把搜索词拆分为单个词，然后再进⾏检索GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"match" : {"producer" : "yagao producer"}}}----------------------------------------------------------------------------5、phrase search（短语搜索）跟全⽂检索相对应，相反，全⽂检索会将输⼊的搜索串拆解开来，去倒排索引⾥⾯去⼀⼀匹配，只要能匹配上任意⼀个拆解后的单词，就可以作为结果返回phrase search，要求输⼊的搜索串，必须在指定的字段⽂本中，完全包含⼀模⼀样的，才可以算匹配，才能作为结果返回GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"match_phrase" : {"producer" : "yagao producer"}}}----------------------------------------------------------------------------6、highlight search（⾼亮搜索结果）GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"match" : {"producer" : "producer"}},"highlight": {"fields" : {"producer" : {}}}}。

es数据处理流程

es数据处理流程ES数据处理流程1. 数据准备阶段•确定数据源：确定从哪些数据源获取数据。

•数据抓取：使用合适的工具和技术从数据源中抓取数据。

•数据清洗：对抓取的数据进行清洗，去除重复值、缺失值和错误数据。

•数据转换：根据需求对数据进行转换，如数据格式转换、单位转换等。

2. 数据存储阶段•创建索引：在Elasticsearch中创建索引来存储数据。

•定义映射：定义文档类型以及文档的属性和字段。

•数据导入：将清洗和转换后的数据导入到Elasticsearch中。

3. 数据查询与分析阶段•构建查询：使用Elasticsearch提供的查询语法构建查询条件。

•执行查询：执行查询操作，获取满足条件的数据。

•数据排序：根据需要对查询结果进行排序。

•数据分析：使用聚合等功能对查询结果进行统计和分析。

4. 数据展示与可视化阶段•数据处理：对查询结果进行进一步的数据处理和转换。

•数据可视化：使用可视化工具将处理后的数据进行图表展示。

5. 监控与优化阶段•监控数据：监控Elasticsearch集群的运行状态和性能指标。

•优化索引：根据监控数据进行索引的优化，包括合理设置分片和副本，调整索引的配置等。

•性能优化：根据监控数据对查询性能进行优化，如使用缓存、调整查询语句等。

6. 数据维护和备份阶段•数据备份：定期备份Elasticsearch中的数据，以防止数据丢失。

•数据恢复：在数据丢失或灾难恢复的情况下，通过备份数据进行恢复。

•数据维护：定期对索引进行维护，包括删除过期数据、优化索引等操作。

以上是ES数据处理的基本流程，每个阶段都有其重要性和复杂性。

通过合理的规划和执行，可以实现高效、准确的数据处理和分析。

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