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Elasticsearch 概念

入门学习:

• Index索引=>MySQL 里的表(table)
• 建表、增删改查(查询需要花费的学习时间最多)
• 用客户端去调用 ElasticSearch(3 种)
• 语法:SQL、代码的方法(4 种语法)

ES 相比于 MySQL，能够自动帮我们做分词，能够非常高效、灵活地查询内容。

索引(倒排索引)

正向索引:理解为书籍的目录，可以快速帮你找到对应的内容(怎么根据页码找到文章)

倒排索引:怎么根据内容找到文章

文章 A: 你好，我是 rapper

文章 B: 苏麟暴打小杨科

切词 :

词	id
你好	文章 A
我	文章 A
rapper	文章 A
苏麟	文章 B
暴打	文章 B
杨科	文章 B

用户搜索 : 苏麟杨科

ES切词 : 苏麟 , 杨科

然后去倒排索引表找对应的文章

ES 的几种调用方式

1) restful api 调用(http 请求)

GET请求 : localhost:9200

curl 可以模拟发送请求: curl -XGET"localhost:9200/?pretty

ES 的启动端口

1.9200:给外部用户(给客户端调用)的端口

2.9300:给 ES 集群内部通信的(外部调用不了的)

2) kibana devtools

自由地对 ES 进行操作(本质也是 restful api)
devtools 不建议生产环境使用

3)客户端调用

java 客户端、go 客户端等。

参考文档 : Getting started | Elasticsearch Java API Client [7.17] | Elastic

ES 的语法

DSL

json 格式，好理解;和 http 请求最兼容，应用最广

建表,插入数据  (文档就是MySQL里的表,映射就是MySQL里的字段)

post 就相当于表名  , title 和 content 就相当于字段

POST post/_doc
{"title":"苏麟","content":"苏麟暴打小杨科"
}

有 successful 就代表存入成功了 

查询

DSL (不要背) : Query DSL | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

查询全部 

GET post/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

根据 id 查询 

GET post/_doc/UBHryo0B5ErW0HhSBc0q

修改

根据 id 修改

POST post/_doc/UBHryo0B5ErW0HhSBc0q
{"title":"杨科","content":"杨科委委屈屈!"
}

删除

根据文档删除

DELETE post

EQL

专门查询 ECS 文档(标准指标文档)的数据的语法，更加规范，但只适用于特定场景(比如事件流)

文档 : EQL search | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

建表,插入

POST post_my/_doc
{"title": "苏麟爱看美女","@timestamp": "2099-05-06T16:21:15.000Z","event": {"original": "192.0.2.42 - - [06/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /images/bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"}
}

查询

GET post_my/_search
{"query": {"match_all": { }},"sort": [{"@timestamp": "desc"}]
}

SQL

文档 : Getting Started with SQL | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

查询

POST /_sql?format=txt
{"query": "SELECT * FROM post "
}

Painless Scripting language

编程式取值，更灵活，但是学习成本高

Mapping

文档 : Explicit mapping | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

可以理解为数据库的表结构，有哪些字段、字段类型,

ES 支持动态 mapping，表结构可以动态改变，而不像 MySQL 一样必须手动建表，没有的字段就不能插入。

GET user/_mappingPUT /user
{"mappings": {"properties": {"age":    { "type": "integer" },  "email":  { "type": "keyword"  }, "name":   { "type": "text"  }     }}
}

---

分词器

指定了分词的规则。

内置分词器 : Built-in analyzer reference | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

示例 : 

空格分词器: whitespace，结果The、quick、brown、fox.

POST _analyze
{"analyzer": "whitespace","text":     "The quick brown fox."
}

标准分词规则，结果:is、this、deja、vu

POST _analyze
{"tokenizer": "standard","filter":  [ "lowercase", "asciifolding" ],"text":      "Is this déja vu?"
}

关键词分词器:就是不分词，整句话当作专业术语

GET _analyze 
{"analyzer": "keyword", "text":     "Is this sl?"
}

这期就到这里 , 下期见 !