Elasticsearch(ES)基础操作:增删改查与字段管理
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更新于2024-08-26
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本文主要介绍了Elasticsearch (ES) 的常用操作,包括查询索引的结构、创建新的索引以及如何添加字段。
在Elasticsearch中,数据存储以索引的形式进行,类似于传统数据库中的表格。`GET biz_commission_book` 这样的命令是用来获取名为 `biz_commission_book` 的索引的元数据,其中包括了表结构信息。这有助于理解索引包含哪些字段及其数据类型。
创建新索引是通过`PUT`请求完成的。例如,创建名为`cfg_send_sku`的索引,需要提供设置(settings)和映射(mappings)。`settings`部分定义了分片(shards)和副本(replicas)的数量,这两个参数影响数据的分布和容错性。`mappings`则定义了索引中每个字段的数据类型,如`keyword`、`double`、`integer`和`date`等。在这个例子中,`cfg_send_sku`包含了如`obdCode`、`skuNo`等不同类型的字段,每个字段都有其特定的用途和数据格式。
对于已存在的索引,如果需要新增字段,可以使用更新映射(_mapping)的API。示例展示了如何添加`carrierCode`、`carrierName`和`transCapType`这三个字段。同样,这里需要指定字段的类型,比如`keyword`用于存储不可分析的字符串,`integer`用于整型数据。
这些基本操作构成了Elasticsearch日常管理和查询的基础。Elasticsearch查询语句通常涉及使用`GET`或`POST`方法来执行搜索,利用JSON格式的查询DSL(Domain Specific Language)来定义查询条件。例如,可以使用`match`、`term`、`range`等查询符来过滤、排序和聚合数据。此外,还可以使用`filter`、`must`、`should`等逻辑操作符来组合多个查询条件。
Elasticsearch的强大还在于其支持复杂的全文搜索、近实时分析和多维度的数据探索。它使用倒排索引机制实现高效的全文检索,并且提供了丰富的聚合功能,如术语聚合(Term Aggregation)、范围聚合(Range Aggregation)等,使得数据分析和报表生成变得简单高效。
总结起来,Elasticsearch是面向大数据分析和实时检索的分布式搜索引擎,它的API设计简洁而强大,能轻松处理数据的增删改查以及复杂的查询需求。理解和掌握这些基本语句是使用Elasticsearch进行数据管理和分析的关键步骤。
2020-10-10 上传
2024-06-30 上传
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