title:乐优商城学习笔记十-Elasticsearch学习（二）
date: 2019-04-18 09:39:18
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1.操作索引

1.1.基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

索引（indices）--------------------------------Databases 数据库

类型（type）-----------------------------Table 数据表

文档（Document）----------------Row 行

字段（Field）-------------------Columns 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

是不是与Lucene和solr中的概念类似。

另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：

索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

1.2.创建索引

1.2.1.语法

Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式：
```
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 2
      }
}
```
- settings：索引库的设置
  - number_of_shards：分片数量
  - number_of_replicas：副本数量

1.2.2.使用kibana创建

kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：

1526519787118

相当于是省去了elasticsearch的服务器地址

而且还有语法提示，非常舒服。

1.3.查看索引设置

语法

Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：

GET /索引库名

[图片上传失败...(image-f95c4a-1555557485857)]

或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置：

[图片上传失败...(image-337ba2-1555557485857)]

1.4.删除索引

删除索引使用DELETE请求

语法

DELETE /索引库名

示例

[图片上传失败...(image-de7aca-1555557485857)]

再次查看：

[图片上传失败...(image-3c7d49-1555557485857)]

当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：

[图片上传失败...(image-b55c2a-1555557485857)]

1.5.映射配置

索引有了，接下来肯定是添加数据。不过数据存储到索引库中，必须指定一些相关属性，在学习Lucene中我们都见到过，包括到不限于：

字段的数据类型
是否要存储
是否要索引
是否分词
分词器是什么

只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）

1.5.1.创建映射字段

语法

请求方式依然是PUT

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
字段名：任意填写，可以指定许多属性，例如：
- type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
- index：是否索引，默认为true
- store：是否存储，默认为false
- analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

示例

发起请求：

PUT smallmartial/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

响应结果：

{
  "acknowledged": true
}

1.5.2.查看映射关系

语法：

GET /索引库名/_mapping

示例：

GET /smallmartial/_mapping

响应：

{
  "smallmartial": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.5.3.字段属性详解

1）type

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富：

[图片上传失败...(image-1f7041-1555557485857)]

我们说几个关键的：

String类型，又分两种：
- text：可分词，不可参与聚合
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
  - 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
Date：日期类型

elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。

2）index

index影响字段的索引情况。

true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
false：字段不会被索引，不能用来搜索

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。

3）store

是否将数据进行额外存储。

在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。

原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。

而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

4）boost

激励因子，这个与lucene中一样

其它的不再一一讲解，用的不多，大家参考官方文档：

[图片上传失败...(image-d154ec-1555557485857)]

1.6.新增数据

1.6.1.随机生成id

通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。

语法：

POST /索引库名/类型名
{
    "key":"value"
}

示例：

POST /heima/goods/
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}

响应：

{
  "_index": "smallmartial",
  "_type": "goods",
  "_id": "vV5xK2oBwnpoSx5Aac1y",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

通过kibana查看数据：

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

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "smallmartial",
        "_type": "goods",
        "_id": "vV5xK2oBwnpoSx5Aac1y",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
          "price": 2699
        }
      }
    ]
  }
}

_source：源文档信息，所有的数据都在里面。
_id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联

1.6.2.自定义id

如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：

POST /索引库名/类型/id值
{
    ...
}

示例：

POST /smallmartial/goods/2
{
    "title":"大米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00
}

得到的数据：

{
  "_index": "smallmartial",
  "_type": "goods",
  "_id": "2",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

1.6.3.智能判断

在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。

不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。

事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。

测试一下：

POST /smallmartial/goods/3
{
    "title":"超米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "stock": 200,
    "saleable":true
}

我们额外添加了stock库存，和saleable是否上架两个字段。

来看结果：

{
  "_index": "smallmartial",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

在看下索引库的映射关系:

{
  "smallmartial": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "saleable": {
            "type": "boolean"
          },
          "stock": {
            "type": "long"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "creation_date": "1555506269515",
        "number_of_shards": "3",
        "number_of_replicas": "2",
        "uuid": "e0Q01dDzTUyuMG_qfmJ0XQ",
        "version": {
          "created": "6020499"
        },
        "provided_name": "smallmartial"
      }
    }
  }
}

stock和saleable都被成功映射了。

1.7.修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，

id对应文档存在，则修改
id对应文档不存在，则新增

比如，我们把id为3的数据进行修改：

PUT /smallmartial/goods/3
{
    "title":"超大米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":3899.00,
    "stock": 100,
    "saleable":true
}

结果：

{
 "_index": "smallmartial",
 "_type": "goods",
 "_id": "3",
 "_version": 2,
 "result": "updated",
 "_shards": {
   "total": 3,
   "successful": 1,
   "failed": 0
 },
 "_seq_no": 2,
 "_primary_term": 1
}

2.8.删除数据

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法

DELETE /索引库名/类型名/id值

示例：

DELETE /smallmartial/goods/3
{
   "title":"超大米手机",
   "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
   "price":3899.00,
   "stock": 100,
   "saleable":true
}

result

{
  "_index": "smallmartial",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": 3,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 3,
  "_primary_term": 1
}