ElasticSerach學習(二)-常見操作

本次換為Kibana操作ElasticSearch

1.kibana安裝

基于7.10版本安裝,同es安裝一樣,參考csdnElasticSearch安裝部落格

安裝後通路5601端口界面如下圖所示:

主要使用kibana的devtools通路es,替代postman

2.索引的操作

2.1 建立索引及文檔第一個示例

PUT twitter/_doc/1
{
  "user":"GB",
  "uid":1,
  "city":"Beijing",
  "province":"Benjing",
  "country":"China"
}      

在kibana的devtools中建立索引及文檔,使用如上參數

這個參數其實是一個新增文檔的記錄,但是這個文檔對于的index也會随之建立,這是因為es無需先建立表結構,會根據文檔自動建立index

2.2 開啟關閉es自動建立索引的配置項

這其實是一個配置項,可以關閉

如下請求關閉

PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "action.auto_create_index":"false"
  }
}      

其實也是一個請求,新增叢集配置,設定自動建立索引為false.

删除此配置

PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "action.auto_create_index":null
  }
}      

2.3 删除索引

DELETE twitter      

2.4 單獨建立索引

2.1中是通過建立文檔的形式自動建立索引,也可以單獨建立索引,并指定分片,副本,映射參數

PUT twitter      

單獨建立索引,使用預設參數 預設分片1,副本1

PUT twitter
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 2,
    "number_of_shards": 2
  },
  "mappings": {
      "properties":{
        "name":{
          "type":"text"
        },
        "id":{
          "type":"long"
        }
      }
  }
}      

建立了一個兩個分片,兩個副本的索引,并指定了該索引的mappings

3. 文檔的增删改查

3.1 新增文檔

使用put請求新增文檔

POST twitter/_doc/1
{
  "name":"zy",
  "id":1
}      

其中twitter就是index名稱,_doc就是預設的type名稱,1是指定的文檔id,如果不指定,es會自動生成一個随機id

3.2 删除文檔

DELETE twitter/_doc/1      

指定删除文檔的id

3.3 修改文檔

PUT twitter/_doc/1
{
  "name":"zy",
  "id":1
}      

每次修改會使文檔的version加1,如果指定id的文檔不存在,會自動建立一個新文檔,version為1

3.4 查詢文檔

GET twitter/_search?pretty=true      

不添加所有參數,直接查詢 傳回的資料如下

1. took 為請求時間
2. timed_out為逾時時間,預設請求不逾時,如果對響應時間有要求,可以在請求路徑上添加timed_out參數
3. _shards傳回參與查詢的分片數

1. 1. total 總分片數
   2. successful 成功2個
   3. skipper 跳過0個
   4. failed 失敗0個

1. hits 是傳回的資料清單,es會傳回比對的文檔個數,以及預設前10個文檔

1. 1. total 比對的總數量
   2. max_score 文檔相關性 1為中性 此次查詢為不加任何參數查詢,是以與所有文檔的相關性都一樣,如果有參數,會預設安裝文檔的相關性倒序排序,相關性高的在上面,類似搜尋引擎
   3. hits 資料清單,如果資料比較多的情況下,會傳回前10條資料 每條資料中包含了文檔的_index,_type,_id,_score,_source屬性

1. 1. 1. _source是對應文檔的資料

還可以根據文檔id查詢文檔資料

GET twitter/_doc/1

查詢文檔id為1的資料