概述
在學習增删改查之前，先了解下基礎知識。
索引：含有相同屬性的文檔的集合；
類型：索引可以定義一個或多個類型，文檔必須屬于一個類型；
文檔：文檔是可以被索引的節本資料機關。
看了是不是感覺很抽象，可以想象下跟資料庫對應，索引就是一個資料庫，資料庫裡的表就是一個類型，裡面包含的一條一條資料就是文檔。
如：我們要設計一個圖書管理系統，就需要有圖書索引，學生索引，圖書索引内又有不同的類型，教育類，科普類，小說類等圖書
分片：每個索引都有多個分片，每個分片是一個Lucene索引
備份：拷貝一份分片就完成分片的備份
添加索引
RESTful API風格建立 http://<ip>:<port>/<索引>/<類型>/<文檔>
打開postman，有json檢查比較容易讀懂，不易錯誤。
結構化建立索引，
{
"settion":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":1
},
"mappings":{
"teacher":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"country":{
"type":"keyword"
},
"gender":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"date":{
"type":"date",
"format":"yyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
} 發送PUT請求，添加索引，發現建立成功。
添加
有了索引後，我們進行增加操作。按我們剛才建立的格式添加
注意：我們id我們可以指定，也可以不指定，不指定就會幫我們自動建立一個。
看下添加的資料
修改
修改es文檔方式有兩種，一種是直接修改，一種是腳本修改，我這邊隻介紹第一種。現在把剛才資料的性别改為女
浏覽資料，可以看到資料修改成功
删除
删除文檔
重新整理資料可以看到已經被删除
删除索引
索引已經都被我們删除
查詢
為了友善查詢，我預先插入了十條資料
我們查詢文檔id為1的資料
接下來進行條件查詢
1.查詢所有
指定傳回的資料
模糊比對查詢
聚合查詢
可以看到age字段12歲的有4個人，30歲的有兩個人。
對age字段進行聚合計算
總共有10個數，最小的年齡為12歲，最大70歲，他們的平均值是27.7歲，加起來有277歲。
進階查詢
Query context（文本查詢）
習語比對 它與模糊比對的查詢比較，就比較精确了
{
"query":{
"match_phrase":{
"name":"張三"
}
}
} 多個字段比對查詢
下列語句表示，張三這個字元串在兩個字段，name和gender有的都比對出來
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"張三",
"fields":["name","gender"]
}
}
} 文法查詢
下列文法表示查詢字段含有張三或李四的資料
{
"query":{
"query_string":{
"query":"張三 OR 李四"
}
}
} 确定字段文法查詢
{
"query":{
"query_string":{
"query":"張三 OR 李四 OR 男",
"fields":["name","country"]
}
}
} 結構化字段的查詢
下清單示查詢年齡在12歲的資料
{
"query":{
"term":{
"age":12
}
}
} 範圍查詢
下列查詢年齡段12歲到100歲之間的資料
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":12,
"lte":100
}
}
}
} Filter Context（條件過濾查詢）
查詢過程中隻判斷文檔是否滿足條件，隻有Yes和No，這是與Query查詢所不同的，不用考慮查詢到的資料比對有多好。
下列查詢字段age為12歲的資料
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"term":{
"age":"12"
}
}
}
}
} 複合查詢
固定分數查詢（不支援match）
{
"query":{
"constant_score":{
"filter":{
"match":{
"name":"周"
}
}
}
}
} 分數為1的資料
{
"query":{
"constant_score":{
"filter":{
"match":{
"name":"周"
}
},
"boost":1
}
}
} 下清單示OR的關系，名字等于張三或性别為nv的資料
{
"query":{
"bool":{
"should":[
{
"match":{
"name":"張三"
}
},
{
"match":{
"gender":"女"
}
}
]
}
}
} 下清單示AND查詢name字段必須為張三，性别也要為女的資料，顯然我們的資料是沒有的
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"match":{
"name":"張三"
}
},
{
"match":{
"gender":"女"
}
}
]
}
}
} 下列查詢資料name字段必須包含有周，且性别為男，且等于12歲
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"match":{
"name":"周"
}
},
{
"match":{
"gender":"男"
}
}
],
"filter":{
"term":{
"age":12
}
}
}
}
} 下列查詢除張三以外的資料
{
"query":{
"bool":{
"must_not":{
"term":{
"name":"張三"
}
}
}
}
}