ElasticSearch 的 关于文档的基本操作（重点）

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• • 关于文档的基本操作（重点）
  • • 基本操作
    • • 1、添加数据
      • 2、获取数据 GET
      • 3、更新数据 PUT
      • 4、Post _update ，推荐使用这种方式来更新
      • 简单查询
      • 复杂操作搜索 select （排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！）
      • 输出字段过滤
      • 输出排序
      • 分页查询！
    • 布尔值查询
    • • must（and），所有的条件都要符合 where id=1 and name=xxxx
      • should （or），只需要有一个条件符合 where id=1 or name=xxxx
      • must_not （not）
      • 过滤器 filter
      • 匹配多个条件
    • 精确查询！
  • ES 分词的 理解 总结
  • • • 多个值匹配精确
      • 高亮查询
      • 自定义高亮
  • 参考目录

关于文档的基本操作（重点） 基本操作 1、添加数据

PUT /kuangshen/user/1
{
  "name":"狂神说",
  "age":23,
  "desc":"一顿操作猛如虎，一看工资2500",
  "tags":["技术宅","温暖","直男"]
}

2、获取数据 GET

3、更新数据 PUT

4、Post _update ，推荐使用这种方式来更新

简单查询

简单的条件查询，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询！

复杂操作搜索 select （排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！）

输出字段过滤

输出结果，不想要那么多！

我们之后使用 Java 操作 Es ，所有的方法和对象就是这里面的 key！

输出排序

排序！

分页查询！

数据下标还是从0开始的，和学的所有数据结构是一样的！

布尔值查询 must（and），所有的条件都要符合 where id=1 and name=xxxx

should （or），只需要有一个条件符合 where id=1 or name=xxxx

must_not （not）

过滤器 filter

gt  等于

gte  大于等于

lt  小于

lte 小于 等于

匹配多个条件

精确查询！

term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确的查找！

关于 分词：
term，直接查询精确的

match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询！）

两个类型 text keyword

文档中的信息的，分词情况

ES 分词的 理解 总结

所以，就是，在搜索时，你的输入的所谓的关键字，会经过分词器，进一步分成更细化的关键字（term 情况，不会进行分词），来与 关键字 比较。（这里的比较，不管 match，还是 term，都不存在什么模糊查询，这是 关键字与关键字之间的配对）。

文档中的信息，同样会被 进行分词（keyword 、数字，不会被分词），来与搜索时的关键字进行匹配。

多个值匹配精确

高亮查询

自定义高亮

参考目录

狂神
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