ElasticSearch

———–《ES 实战》———–

原理篇

对比关系型数据库：

（在 Elasticsearch 7.x 版本之后，不再支持多个类型，只能创建一个默认的 _doc 类型）

使用对应关系

我们使用时，一个数据库表 与 一个索引 对应，都是进行一个“对象”进行搜索、查找 等操作；添加含义对应关系会有误导性

例如：我们对book 进行搜索，则应该分别创建 book_table 和 book_index，然后进行数据的 插入 和 搜索。

• 不同的是：ElasticSearch 的索引index通常是一个聚合，MySQL 的表table是一个 实体

含义对应关系

数据库：library == 索引：book_index + mapping

数据库表 : book == 类型：xx_book 、xxx_book （被取消）

行：一行数据 == 文档：document-1，document-2

使用实例

使用步骤：

• 创建索引，然后创建当前索引的 字段映射mapping
• 插入数据 – document （其他CRUD）
• 搜索数据 – search （搜索的DSL 语句）

以下是使用 Elasticsearch 的 DSL（Domain Specific Language）语句进行索引、映射、类型、文档和基本的 CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作的示例：

1. 创建索引：

jsoncopy codePUT /myindex

1. 创建映射：

jsoncopy codePUT /myindex/_mapping
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text"
    },
    "content": {
      "type": "text"
    }
  }
}

1. 创建类型（在 Elasticsearch 7.x 版本之后，不再支持多个类型，只能创建一个默认的 _doc 类型）：

jsoncopy codePUT /myindex/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Example",
  "content": "This is an example of using Elasticsearch."
}

1. 获取文档：

jsoncopy codeGET /myindex/_doc/1

1. 更新文档：

jsoncopy codePOST /myindex/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "content": "This is an updated example of using Elasticsearch."
  }
}

1. 删除文档：

jsoncopy codeDELETE /myindex/_doc/1

1. 搜索文档：

jsoncopy codeGET /myindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "example"
    }
  }
}

上述示例中的 DSL 语句可以通过发送 HTTP 请求到 Elasticsearch 的 RESTful API 来执行。您可以使用 curl 命令或者 Elasticsearch 的客户端库来执行这些操作。

请注意，上述示例中的索引名称为 “myindex”，类型名称为 “_doc”，文档 ID 为 “1”。您可以根据您的实际需求和索引结构进行相应的修改。

希望这个示例对您有帮助。如果您有任何其他问题，请随时提问。

———–《ES 学习路线》———–

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大数据初探之Elastic Stack全面了解 - 知乎 (zhihu.com)

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