做外贸在什么网站做,外网网站建设,公司网站域名查询,五里店网站建设1.head与postman基于索引的操作
引入概念#xff1a; 集群健康#xff1a; green 所有的主分片和副本分片都正常运行。你的集群是100%可用 yellow 所有的主分片都正常运行#xff0c;但不是所有的副本分片都正常运行。 red 有主分片没能正常运行。
查询es集群健康状态 集群健康 green 所有的主分片和副本分片都正常运行。你的集群是100%可用 yellow 所有的主分片都正常运行但不是所有的副本分片都正常运行。 red 有主分片没能正常运行。
查询es集群健康状态 192.168.56.102:9200/_cluster/health 删除index: 创建index 单个查询 get /index_temp 查看所有索引get /_cat/indices?v
2.mappings自定义创建映射
设置相应的数据结构(mapping就是定义数据的类型) Indexfalse:表示不被识别如果存放私密信息的时候设置为FALSE text与keyword异同 同都是String 异text大的文本需要分词keyword精确匹配的搜索微信号手机号QQ号等无需分词
创建索引的同时创建mapping
PUT /index_str
{mappings: {properties: {realname: {type: text,index: true},username: {type: keyword,index: false}}}
}为已经存在的索引创建mappings或者创建mappings
POST /index_str/_mapping
{properties: {id: {type: long},age: {type: integer},nickname: {type: keyword},money1: {type: float},money2: {type: double},sex: {type: byte},score: {type: short},is_teenager: {type: boolean},birthday: {type: date},relationship: {type: object}}
}注某个属性一旦被建立就不能修改了但是可以新增额外属性 主要数据类型 text, keyword, string long, integer, short, byte double, float boolean date object 数组不能混类型一致
字符串text文字类需要被分词倒排序索引的内容比如商品名称商品详情商品介绍 Keyword不会被分词不会被倒排序索引直接匹配搜索比如订单状态qq号等
3.mappings新增数据类型与analyze
查看分词效果 GET /index_mapping/_analyze { “field”: “realname”, “text”: “food is good” } 尝试修改 POST /index_str/_mapping { “properties”: { “name”: { “type”: “long” } } }
4.文档的基本操作-添加文档与自动映射
添加文档数据 POST /my_doc/_doc/1 - {索引名}/_doc/{索引ID}是指索引在es中的id而不是这条记录的id比如记录的id从数据库来是1001并不是这个。如果不写则自动生成一个字符串。建议和数据id保持一致
{id: 1001,name: nly-1,desc: xhw is very good, 新华网非常牛,create_date: 2019-12-24
}{id: 1002,name: nly-2,desc: xhw is fashion, 新华网非常时尚,create_date: 2019-12-25
}{id: 1003,name: nly-3,desc: xhw is niubility, 新华网很好很强大,create_date: 2019-12-26
}{id: 1004,name: nly-4,desc: xhw is good~,create_date: 2019-12-27
}{id: 1005,name: nly-5,desc: 新华网 is 强大,create_date: 2019-12-28
}{id: 1006,name: nly-6,desc: 新华网是一个强大网站,create_date: 2019-12-29
}{id: 1007,name: nly-7,desc: 新华网是很牛网站,create_date: 2019-12-30
}{id: 1008,name: nly-8,desc: 新华网是很好看,create_date: 2019-12-31
}{id: 1009,name: nly-9,desc: 在新华网学习很久,create_date: 2020-01-01
}使用_doc创建时无法创建mapping。 如何增加数据 _doc表示如何创建文档1表示文档名称 创建数据对应数据库中创建一条完成的数据 区别_id与idid一般是数据来源可能是数据库中的id_id就是文档的id索引库的主键
如果索引没有手动建立mappings那么当插入文档数据的时候会根据文档类型自动设置属性类型。这个就是es的动态映射帮我们在index索引库中去建立数据结构的相关配置信息。 “fields”: {“type”: “keyword”} 对一个字段设置多种索引模式使用text类型做全文检索也可使用keyword类型做聚合和排序 “ignore_above” : 256 设置字段索引和存储的长度最大值超过则被忽略
5.文档的基本操作-删除与修改
文档的删除不是立即删除文档还是保存在磁盘上索引增长越来越多才会把那些曾经标识过删除的进行清理从磁盘上移出去。 删除删除文档中的一条数据 DELETE /my_doc/_doc/1 修改修改某一条数据中的一部分(不添加update也可以实现) POST /my_doc/_doc/1/_update { “doc”: { “name”: “慕课” } } 全量替换替换一条完整的文档(数据) PUT /my_doc/_doc/1 { “id”: 1001, “name”: “imooc-1”, “desc”: “imooc is very good, 慕课网非常牛”, “create_date”: “2019-12-24” } 注意每次修改后version会更改
6.文档的基本操作-查询
常规查询 查询某条特定的数据(1表示对应的_id是1) GET /index_demo/_doc/1 查询索引中的全部数据 GET /index_demo/_doc/_search
元数据 _index文档数据所属那个索引理解为数据库的某张表即可。 _type文档数据属于哪个类型新版本使用_doc。 _id文档数据的唯一标识类似数据库中某张表的主键。可以自动生成或者手动指定。 _score查询相关度是否契合用户匹配分数越高用户的搜索体验越高。 _version版本号。 _source文档数据json格式。
定制结果集查询想要的参数 GET /index_demo/_doc/1?_sourceid,name GET /index_demo/_doc/_search ?_sourceid,name 判断文档是否存在 HEAD /index_demo/_doc/1 使用此种方式的好处是规范方便快捷(只需要code码就可)
7.文档乐观锁控制if_seq_no与if_primary_term
乐观锁(version字段实现删除或者被修改后它的version是累加的) 当一个共用数据同时被几个用户或者线程并发的进行操作 它会和它的版本号进行对比。版本号匹配更新否则不更新 老版更新方式 post:192.168.56.102:9200/my_doc/_doc/2001?version2 { “doc”: { “name”: “慕课111” } } 查询对应的数值 使用if_seq_no与if_primary_term进行更新的时候同时会将下次的 if_seq_no(累加)与if_primary_term(不变)数值返回出来 当下版本的乐观锁控制需要使用if_seq_no与if_primary_term使用在请求体中 字段中的“_seq_no”与“_primary_term”代表的是新的版本号
版本元数据 _seq_no文档版本号作用同_version相当于学生编号每个班级的班主任为学生分配编号效率要比学校教务处分配来的更加高效管理起来更方便 _primary_term文档所在位置相当于班级
8.分词与内置分词器
分词中文不识别。 全局分析展现的是对于text文本内容的分词 POST /_analyze { “analyzer”: “standard”, “text”: “text文本” } 使用现有索引库 POST /my_doc/_analyze { “analyzer”: “standard”, “field”: “name”, “text”: “text文本” } 上面两种结果在简单的测试中看起来没有多大区别
es内置分词器 standard默认分词单词会被拆分大小会转换为小写。
simple按照非字母分词。大写转为小写。
whitespace按照空格分词。忽略大小写。
stop去除无意义单词比如the/a/an/is…
keyword不做分词。把整个文本作为一个单独的关键词。 非字母分词表示不是字母会将其去除。 { “analyzer”: “standard”, “text”: “My name is Peter Parker,I am a Super Hero. I don’t like the Criminals.” }
9建立IK中文分词器
安装IK分词器(问题遇到了-bash: unzip: 未找到命令的问题重新定义安装就可) Yum -y install unzip zip安装unzip unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip -d /usr/local/elasticsearch-7.4.2/plugins/ik POST /_analyze { “analyzer”: “ik_max_word”, “text”: “上下班车流量很大” }
10.自定义中文词库
建立自定义词汇 在es/plugins/ik/config vim custom.dic 添加内容 新华网 骚年 配置自定义词典 custom.dic 重启测试
