登录上es的网址后,怎么修改es的表结构,增加通过es查询返回的数据

要修改ES的表结构，需要使用ES的Mapping API。下面是一些基本的步骤：

1. 确定要修改的索引名称和类型名称。
2. 使用PUT请求发送新的映射定义，包含新增或修改的字段。
3. 如果需要，可以使用GET请求检索当前索引的映射定义并进行比较。

例如，假设你有一个名为“my_index”的索引，其中包含名为“title”和“content”的字段。如果要添加一个名为“author”的新字段，则可以使用以下命令：

PUT my_index/_mapping
{
  "properties": {
    "author": {
      "type": "text"
    }
  }
}

这将向现有映射定义添加“author”字段并将其类型设置为“text”。

要查询ES中的数据，可以使用查询API（如match、term、bool等）来构建查询。例如，以下命令将返回所有标题中包含“elasticsearch”的文档：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch"
    }
  }
}

请注意，这只是ES的一些基本操作，使用ES的Mapping API和查询API需要更深入的了解。

相关问题

elasticsearch PUT表结构

要创建一个新的索引并定义其映射（即表结构），您可以使用Elasticsearch的PUT API。

以下是一个示例请求：

PUT /your_index_name
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      },
      "field2": {
        "type": "keyword"
      },
      "field3": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，您需要替换`your_index_name`为您要创建的索引的名称。在`mappings`部分，您可以定义索引中的字段及其类型。

在此示例中，我们定义了三个字段：`field1`是一个文本字段（全文搜索），`field2`是一个关键字字段（精确匹配），`field3`是一个日期字段。

您可以根据您的需求定义更多的字段，并为每个字段指定适当的类型。创建索引后，您可以使用Elasticsearch的API将文档插入到该索引中。

注意：在实际使用中，您可能还需要为每个字段指定更多的设置，例如分析器、索引选项等。这些设置超出了此简单示例的范围，但您可以在Elasticsearch的文档中找到更多信息。

elasticsearch数据结构包含

### 回答1：
Elasticsearch数据结构包含以下几个部分：

1. 索引（Index）：类似于关系型数据库中的数据库，用于存储数据。

2. 类型（Type）：类似于关系型数据库中的表，用于存储具有相同属性的数据。

3. 文档（Document）：类似于关系型数据库中的行，用于存储具体的数据。

4. 字段（Field）：类似于关系型数据库中的列，用于存储数据的具体属性。

5. 映射（Mapping）：用于定义字段的数据类型、分词器等属性。

6. 分片（Shard）：将索引分成多个部分，以便于分布式存储和查询。

7. 副本（Replica）：用于提高数据的可用性和容错性，将索引的副本分布在不同的节点上。

### 回答2：
Elasticsearch是基于Lucene的分布式搜索引擎，具有高性能、可扩展性和强大的搜索功能。为了实现这些功能，它使用了许多数据结构，包括：

1.索引（Index）：索引是一种用于组织和存储文档的数据结构。它类似于关系数据库中的表，但具有更高的可扩展性和性能。

2.文档（Document）：文档是Elasticsearch中的最基本单位，是一条包含数据的JSON数据。在索引中，可以存储数十亿个文档，每个文档可以包含不同类型的字段。

3.类型（Type）：类型是索引中的逻辑分区，每个类型可以定义不同的映射和设置。在Elasticsearch 7.0中已经弃用类型，建议使用索引别名来进行逻辑分区。

4.映射（Mapping）：映射定义了文档中各字段的数据类型和属性。它类似于关系数据库中的表结构，但对于每个字段，可以定义多种数据类型和属性，例如分词器、索引选项和存储选项等。

5.倒排索引（Inverted Index）：倒排索引是Elasticsearch的核心技术之一。它是一种数据结构，用于快速查找包含某个特定词语的文档。通过将所有文档中的词语进行统计和排序，构建一个倒排索引表，根据查询条件快速定位符合条件的文档。

6.分片（Shard）：为了支持高可扩展性和分布式存储，Elasticsearch将索引划分为多个分片。每个分片都是一个Lucene索引，可以独立地执行搜索和更新操作。

7.集群（Cluster）：集群是多个Elasticsearch实例的组合，共同承担搜索和存储任务。集群可以自动分配分片、副本和节点，并提供高可用性和容错性。

### 回答3：
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，用于实时地存储、搜索和分析海量数据。作为一款开源的全文检索引擎，Elasticsearch的数据结构包含以下几个组成部分：

1.索引(index)：索引是Elasticsearch保存文档的地方。每个索引都包含一个或多个类型(type)，同时每个类型包含多个文档(document)。

2.类型(type)：类型是文档的逻辑分类，每个类型可以有自己的文档映射。

3.文档(document)：文档是存储在Elasticsearch中不可分割的基本单位，它由一个或多个字段组成。

4.字段(field)：字段是文档的属性，每个字段都具有属性类型（如string、integer、long、double、date等），在查询时会使用这些属性进行搜索。

5.映射(mapping)：映射定义了文档类型（type）中的各个字段属性，包括字段类型、分析器等。

6.分片(shard)：每个索引都可以被分成多个存储单元，称为分片。每个分片都是一组完整的Lucene索引。

7.副本(replica)：副本是一个分片的拷贝，用于提高数据可用性和容错性。每个分片可以有多个副本，但是副本必须分布在不同的节点上，这样即使某个节点宕机，数据也能够保持不丢失。

总之，Elasticsearch的数据结构体系非常丰富，包含了索引、类型、文档、字段、映射、分片和副本等多个组成部分，这些组成部分构成了一个完整的搜索引擎体系，可以支持快速的数据检索、分析和查询。