Elasticsearch文档索引的增删改查方法

这篇文章主要介绍"Elasticsearch文档索引的增删改查方法"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"Elasticsearch文档索引的增删改查方法"文章能帮助大家解决问题。

接口幂等性

• 0 接口幂等性：数学概念，多次请求，相当于一次请求

• get，put，delete都是幂等性的接口

• post 存在幂等性的问题

• 前端速度很快，点了两次，会生成两个订单

• 用户在访问新增页面时（提交订单）---》接口返回一个唯一id，提交订单，携带唯一id过来，后端判断这个唯一id是否被用过---》没用过，创建订单

• 你在项目中碰到的问题和如何解决（项目收获）下订单，经常重复订单，点得快，幂等性问题，如何解决的

倒排索引

1.es介绍10个点

2.安装

-jdk ：java开发环境

• 官网下载es相应的版本，解压，到bin目录下启动elasticsearch.bat

• 两个客户端（kibana：官方，发送请求，数据统计，展示，elasticsearch-head：第三方用node写的）

• kibana跟es版本对应，bin路径下，直接启动

• elasticsearch-head需要安装node环境，npm install ---》npm run start

• kibana配置文件配置（copy一下，kibana监听的地址端口，随便名一个名，连接es的地址）

• 修改es配置：允许跨域（浏览器的同源策略），cors：跨域资源共享，实现跨域

• es的倒排索引（扩展阅读.md）

• 把文章进行分词，对每个词建立索引

3 索引操作

# 索引操作---》数据库操作---》新增，删除，修改，查询# 1 新增索引：PUT lqz2     # lqz2就是索引名字{  "settings": {    "index":{      "number_of_shards":5,      "number_of_replicas":1    }  }}# 2 查询索引GET lqz2/_settings返回结果{  "lqz2" : {    "settings" : {      "index" : {        "creation_date" : "1588822389842",        "number_of_shards" : "1",        "number_of_replicas" : "1",        "uuid" : "NBXIeVdHQ26vCuPn8_6uew",        "version" : {          "created" : "7050099"        },        "provided_name" : "lqz2"      }    }  }}# 3 更新索引PUT lqz2/_settings{  "number_of_replicas": 2}#4 删除lqz2索引DELETE lqz2

4 文档基本增删查改

#1  新增文档POST lqz2/_doc/1{  "title":"红楼梦",  "price":12,  "publish_addr":{    "province":"黑龙江",    "city":"鹤岗"  },  "publish_date":"2013-11-11",  "read_num":199,  "tag":["古典","名著"]}POST lqz2/_doc/2{  "title":"西游记",  "price":22,  "publish_addr":{    "province":"上海",    "city":"上海"  },  "publish_date":"2013-11-11",  "read_num":66,  "tag":["古典","小说"]}# 2 查询文档（更详细的查找，后面讲）GET lqz2/_doc/2# 3 修改文档-覆盖式（原来的字段就没有了）PUT lqz/_doc/1{  "title":"xxxx",  "price":333,  "publish_addr":{    "province":"黑龙江",    "city":"福州"  }}-增量式（只修改某个字段）一定要注意包在doc中POST lqz2/_doc/1/_update{  "doc":{    "title":"xx"  }}# 4 删除文档DELETE lqz/_doc/1# 5 批量获取GET _mget{  "docs":[    {      "_index":"lqz2",      "_type":"_doc",      "_id":2    },    {      "_index":"lqz2",      "_type":"_doc",      "_id":1    }    ]}# 6 批量插入PUT test/_doc/2/_create{  "field1" : "value22"}POST _bulk{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }{ "field1" : "value1" }{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }{ "field1" : "value3" }{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

5 文档查询

# 测试数据PUT lqz/doc/1{  "name":"顾老二",  "age":30,  "from": "gu",  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",  "tags": ["黑", "长", "直"]}PUT lqz/doc/2{  "name":"大娘子",  "age":18,  "from":"sheng",  "desc":"肤白貌美，娇憨可爱",  "tags":["白", "富","美"]}PUT lqz/doc/3{  "name":"龙套偏房",  "age":22,  "from":"gu",  "desc":"mmp，没怎么看，不知道怎么形容",  "tags":["造数据", "真","难"]}# 两种方式        -第一种（字符串查询）      GET lqz/doc/_search?q=from:gu    GET lqz/doc/_search?q=age:22  -查询的第二种方式（结构化）      GET lqz/doc/_search    {      "query": {        "match": {          "from": "gu"        }      }    }    GET lqz/doc/_search    {      "query": {        "match": {          "age": 22        }      }    }   GET lqz/doc/_search    {      "query": {        "match": {          "desc": "形容"        }      }    }GET lqz/doc/_search{  "query": {    "match": {      "tags": "造数据"    }  }}

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