前言
本文记录 ES 的一些基本操作，就是对官方文档的一些整理，按自己的习惯重新排版，凑合着看。官方的更详细，建议看官方的。
下文以 books 为索引名举例。
新增
添加单个文档 (没有索引会自动创建)
POST books/_doc {"name": "Snow Crash", "author": "Neal Stephenson", "release_date": "1992-06-01", "age": 18}
不指定 id，会随机生成，如果需要指定 id，使用 POST books/_doc/id
还可以使用 put 的方式新增，例入 POST books/_doc/id，这种方式必须带 id，否则会报错
以上两种方式，如果带上了 id，就是不存在就插入，存在旧更新
更新
总结 （有三种方式）：
- POST 更新
- 如果 URL 带
_update，更新前会对比新旧数据，如果新旧数据完全相同，将不会进行任何操作 noop，不会影响序列号、版本号信息。 - 如果 URI 不带
_update，不会检查原数据，都会显示 updated
- 如果 URL 带
- PUT 更新
- 路径没法带
_update，每次都会更新显示 updated
- 路径没法带
例如有原数据
{ "name": "zhangsan", "age": 18 }
POST 访问：（路径带_update）
需要在参数外套一层 doc，这种方式不影响其他字段
POST /books/_update/1 { "doc": { "name": "lisi" } } // 执行之后原数据变成 { "name": "lisi", "age": 18 }
POST 访问：（路径不带_update）
和带 id 新增的语法是一样的，不存在就是插入，存在就是更新。这种方式会清空其他字段
POST /books/_doc/1 { "name": "lisi" } // 执行之后原数据变成 { "name": "lisi" }
PUT 访问：（路径不能带_update）
效果同第 2 点
PUT /books/_doc/1 { "name": "lisi" }
删除
DELETE /books/_doc/1 POST /books/_delete_by_query {查询条件...}
搜索
官方实例数据：account. json
使用 [Bulk API](Bulk API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic) 来批量插入，没有安装 kibana 也可以用 postman 导入
如果插入记录搜索不到，可能是索引未来得及刷新，可以手动触发
POST /article/_refresh
根据 id 获取文档
// 获取带元数据的 GET /bank/_doc/1 // 获取不带元数据的 GET /bank/_source/1 // 判断文档是否存在 HEAD /bank/_doc/1
使用 HEAD 只会返回 {} 空对象，可以根据请求是否 404 判断文档是否存在
_search 命令搜索
注意：如果你用 es-client 连接的 es，请将 GET 换成 POST，否则查询无效
原因是 GET 请求没有带上 body 参数
默认只会返回最先匹配到的 10 条文档
GET /bank/_search
返回结果：
took：检索花费时间，单位毫秒（从节点收到查询到将数据返回客户端之前）
timed_out： 布尔类型，检索是否超时
hits： 命中的记录
total.value： 总记录的数量
hits.total： 所有命中的记录
搜索全部
GET /bank/_search { "query": { "match_all": {} } }
排序
Sort search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
GET /bank/_search { "sort": [ { "account_number": "desc" }, { "balance": { // 两种写法都行 "order": "asc" } } ] }
sort ：排序条件，先对 account_number 降序，如果 account_number 相同，再对 balance 升序
其他排序参数
GET /bank/_search { "sort": [ { "arr": { "order": "desc", // 排序 "mode": "min", // 排序模式 "missing": "_last" // 缺失值处理 } } ] }
排序模式
用于对数组或多值字段排序。比如有数据如下
{ "age": 25, "arr": [ 11000, 23234 ] }
arr 字段就是多值字段。
升序排序的默认排序模式是 min 。默认的降序排序模式是 max
| mode | 说明 |
|---|---|
| min | 选择最低值 |
| max | 选择最高值 |
| sum | 总和作为排序值 |
| avg | 平均值作为排序值 |
| median | 中位数作为排序值 |
缺失值处理
顾名思义，就是排序时，没有该字段的文档排前面还是排后面。
missing 值可以设置为 _last 、 _first，默认为 _last
分页
Paginate search results | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
| 查询方式 | 数据量 | 实时查询 | 排序 | 跳页 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| form+size 浅分页 | 小 | 支持 | 支持 | 支持 | 实时查询，跳页查询 |
| scroll 标准方式 | 大 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 深度分页，有序的批量查询 |
| scroll_scan 滚动扫描 | 大 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 深度分页，无需的批量查询 |
| search_after 分页 | 大 | 支持 | 支持 | 不支持 | 深度分页，数据批量导出 |
from + size
默认返回前 10 个结果。可以使用 from 和 size 参数，from 定义要跳过的命中数，默认 0，size 是返回的最大命中数。类比 mysql 中的 limit 0,10
默认情况下，无法使用 from 和 size 来翻阅超过 10,000 个匹配项。也就是前 10000 条数据可以用这种方式分页。如果数据太多，请使用search_after
GET /bank/_search { "from": 0, "size": 10 }
search_after
注意：搜索必须指定排序字段，否则获取不到 search_after 需要的参数。
使用步骤：
一、第一页不需要使用 search_after
// 查询 GET /bank/_search { "sort": [ // 必须指定排序字段 "account_number", "age" ] } // 响应 { ... "hits": { ... "hits": [ { ... "sort": [ 0, 29] } ] } }
第二页的搜索，就带上前一页的 hits.sort 中的参数
GET /bank/_search { "search_after": [0, 29], "sort": [ // 必须指定排序字段 "account_number", "age" ] }
TODO PIT
A 查询数据，B 同时在插入数据，为了解决 A 两次查询的数据不一致，可以使用 point int time
检索选定的字段
Retrieve selected fields from a search | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
关键词 fields，可以指定返回字段和格式
搜索 API
Query DSL | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
Search API | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
query 和 filter
query 就是普通的查询，会计算分数。
filter 不会计算分数，es 还会自动缓存常用的过滤器提高性能
说明：Query and filter context | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
用法：Boolean query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
复合查询
Compound queries | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
全文查询
intervals 文本灵活查询
Intervals query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
允许用户精确控制查询词在文档中出现的先后关系，实现了对 terms 顺序、terms 之间的距离以及它们之间的包含关系的灵活控制
match 模糊查询
Match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
对基本类型，是精确匹配（比如 long、日期等）。对字符串是模糊查询，对查询的值分词，对分词的结果一一进入倒排索引去匹配
GET /ft/_search { "query": { "match" : { "my_text":{ "query": "my when", "operator": "or" } } } }
解释：查找 my_text 字段中包含 my 或者 when 的文档。
query： 需要查询的内容
operator：默认是 or，如果改成 and，就需要 my_text 中同时包含 when 和 my
analyzer：分词器，默认使用字段的分词器
prefix 前缀查询
GET /ft/_search { "query": { "prefix": { "my_text": { "value": "favo" } } } }
匹配 my_text 中以 favo 开头的，注意是不能分词的，也就是 my fa 查不到 cold my favourite food，但是用 favo 可以找到
match_bool_prefix 分词前缀查询
prefix 不能分词，那么 match_bool_prefix 就来了
GET /ft/_search { "query": { "match_bool_prefix": { "my_text": { "query": "quick brown f" } } } }
解释：先分词，最后一个词按前缀处理，前面的词语直接匹配，只要有一个命中就可以
匹配 quick brown fox 和 two quick brown ferrets 和 the fox is quick and brown
match_phrase 短语匹配查询
顾名思义，match 会分词，match_phrase 不会分词
GET /ft/_search { "query": { "match_phrase": { "my_text": { "query": "wo shi" } } } }
match_phrase_prefix 短语前缀匹配查询
GET /ft/_search { "query": { "match_phrase_prefix": { "my_text": { "query": "quick brown f" } } } }
与 match_bool_prefix 的区别就是不分词，匹配 quick brown fox 和two quick brown ferrets，不匹配 the fox is quick and brown
combined_fields 组合多字段查询
Combined fields | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
这个有点不太理解。
GET /ft/_search { "query": { "combined_fields": { "query": "ren shui", "fields": [ "title", "my_text" ], "operator": "and" } } }
解释：效果类似于将 title 和 my_text 两个字段合并成一个，再执行查询
注意，我把 operator 改成 and 了，但是只要 title 和 my_text 组合起来，包含了 ren 和 shui 就能命中
multi_match 多字段查询
Multi-match query | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic
在 match 查询的基础上，允许多字段查询
GET /ft/_search { "query": { "multi_match": { "query": "ren shui", "fields": [ "title", "my_text" ], "operator": "and" } } }
解释：我把 operator 改成了 and，那么需要 title 同时包含 ren 和 shui 两个词，或者 my_text 同时包含两个词，才能命中。和 combined_fields 有区别的。
总结
没啥好总结的，吐槽一句，官方文档对新手不太友好。新手需要的是快速使用，怎么调 api
参考
【ElasticSearch（四）】PUT&POST更新数据、DELETE删除数据、_bulk批量操作 - musecho - 博客园 (cnblogs.com)