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中山网站建设哪家好公司网址有哪些

中山网站建设哪家好,公司网址有哪些,平面设计有前景吗,哪个网站有成品的毕业论文第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch 二、索引库操作 索引库就类似数据库表,mapping 映射就类似表的结构。 我们要向 es 中存储数据,必须先创建“库”和“表”。 1. mapping 映射属性 mapping 是对索引库中文档的约束,常见的 mapping …

第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch

二、索引库操作

  • 索引库就类似数据库表,mapping 映射就类似表的结构。

  • 我们要向 es 中存储数据,必须先创建“库”和“表”。

1. mapping 映射属性

  • mapping 是对索引库中文档的约束,常见的 mapping 属性包括:

    • type:字段数据类型,常见的简单类型有:
      • 字符串:text(可分词的文本)、keyword(精确值,例如:品牌、国家、ip 地址)
      • 数值:long、integer、short、byte、double、float
      • 布尔:boolean
      • 日期:date
      • 对象:object
    • index:是否创建索引,默认为 true
    • analyzer:使用哪种分词器
    • properties:该字段的子字段
  • 例如下面的 json 文档:

{"age": 21,"weight": 52.1,"isMarried": false,"info": "小帽课堂学习Java","email": "alex@gmail.com","score": [99.1, 99.5, 98.9],"name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
  • 对应的每个字段映射(mapping):

    • age:类型为 integer;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器
    • weight:类型为 float;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器
    • isMarried:类型为 boolean;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器
    • info:类型为字符串,需要分词,因此是 text;参与搜索,因此需要 index 为 true;分词器可以用 ik_smart
    • email:类型为字符串,但是不需要分词,因此是 keyword;不参与搜索,因此需要 index 为 false;无需分词器
    • score:虽然是数组,但是我们只看元素的类型,类型为 float;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器
    • name:类型为 object,需要定义多个子属性
      • name.firstName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是 keyword;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器
      • name.lastName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是 keyword;参与搜索,因此需要 index 为 true;无需分词器

2. 索引库的 CRUD

  • 这里统一使用 Kibana 编写 DSL 的方式来演示。
2.1 创建索引库和映射
2.1.1 基本语法
  • 请求方式:PUT
  • 请求路径:/索引库名,可以自定义
  • 请求参数:mapping 映射
2.1.2 格式
PUT /索引库名称
{"mappings": {"properties": {"字段名":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"字段名2":{"type": "keyword","index": "false"},"字段名3":{"properties": {"子字段": {"type": "keyword"}}},// ...略}}
}
2.1.3 示例
PUT /alex
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email":{"type": "keyword","index": "false"},"name":{"properties": {"firstName": {"type": "keyword"}}},// ... 略}}
}
2.2 查询索引库
2.2.1 基本语法
  • 请求方式:GET

  • 请求路径:/索引库名

  • 请求参数:无

2.2.2 格式
GET /索引库名
2.2.3 示例

在这里插入图片描述

2.3 修改索引库
  • 倒排索引结构虽然不复杂,但是一旦数据结构改变(比如改变了分词器),就需要重新创建倒排索引,这简直是灾难。因此索引库一旦创建,无法修改 mapping

  • 虽然无法修改 mapping 中已有的字段,但是却允许添加新的字段到 mapping 中,因为不会对倒排索引产生影响。

2.3.1 语法说明
PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}
2.3.2 示例

在这里插入图片描述

2.4 删除索引库
2.4.1 语法
  • 请求方式:DELETE

  • 请求路径:/索引库名

  • 请求参数:无

2.4.2 格式
DELETE /索引库名
  • 在 kibana 中测试:

在这里插入图片描述

2.5 总结
  • 索引库操作有哪些?

    • 创建索引库:PUT /索引库名
    • 查询索引库:GET /索引库名
    • 删除索引库:DELETE /索引库名
    • 添加字段:PUT /索引库名/_mapping

三、文档操作

1. 新增文档

1.1 语法
POST /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子属性1": "值3","子属性2": "值4"},// ...
}
1.2 示例
POST /alex/_doc/1
{"info": "小帽课堂学习Java","email": "alex@gmail.com","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
1.3 响应

在这里插入图片描述

2. 查询文档

  • 根据 rest 风格,新增是 post,查询应该是 get,不过查询一般都需要条件,这里我们把文档 id 带上。
2.1 语法
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
2.2 通过 kibana 查看数据
GET /alex/_doc/1
2.3 查看结果

在这里插入图片描述

3. 删除文档

  • 删除使用 DELETE 请求,同样,需要根据 id 进行删除:
3.1 语法
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
3.2 示例
# 根据id删除数据
DELETE /alex/_doc/1

4. 修改文档

  • 修改有两种方式:

    • 全量修改:直接覆盖原来的文档
    • 增量修改:修改文档中的部分字段
4.1 全量修改
  • 全量修改是覆盖原来的文档,其本质是:

    • 根据指定的 id 删除文档
    • 新增一个相同 id 的文档
  • 注意:如果根据 id 删除时,id 不存在,第二步的新增也会执行,也就从修改变成了新增操作了。

4.1.1 语法
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2",// ... 略
}
4.1.2 示例
PUT /alex/_doc/1
{"info": "小帽课堂学习高级Java","email": "alex@gmail.com","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
4.2 增量修改
  • 增量修改是只修改指定 id 匹配的文档中的部分字段。
4.2.1 语法
POST /{索引库名}/_update/文档id
{"doc": {"字段名": "新的值",}
}
4.2.2 示例
POST /alex/_update/1
{"doc": {"email": "ZhaoYun@gmail.com"}
}

5. 总结

  • 文档操作有哪些?

    • 创建文档:POST /{索引库名}/_doc/文档 id { json 文档 }
    • 查询文档:GET /{索引库名}/_doc/文档 id
    • 删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/文档 id
    • 修改文档:
      • 全量修改:PUT /{索引库名}/_doc/文档 id { json 文档 }
      • 增量修改:POST /{索引库名}/_update/文档 id { “doc”: {字段}}
http://www.hkea.cn/news/975236/

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