一、连接 ES

二、索引操作

1、创建索引

2、创建索引结构（mapping）

3、查询索引结构

4、删除索引

三、document操作

1、插入

1.1）单条插入

1.2）批量插入

2、查询

2.1）基本查询

2.2）match查询

2.3）term查询

3、修改

3.1）单条修改

3.2）批量修改

4、数据删除

4.1）单条删除

4.2）批量删除

我们使用 Kibana 进行ES的指令操作和使用 JAVA API 进行操作时主要的结构是相同的，对比演示方便理解和记忆。ES的学习还是推荐自己查看官网进行学习（全英文）。

一、连接 ES

JAVA 连接ES 我使用的是 Java High Level REST Client。

public class ESClient {

    private String host = "127.0.0.1:9200";

    private static volatile ESClient esClient;

    private RestClientBuilder restClientBuilder;

    private static Sniffer sniffer;

    private static RestHighLevelClient highClient;

    public static ESClient getInstance(){
        // 饿汉式创建对象的话初始化不是很好
        // return esClient;
        if (esClient == null) {
            synchronized (ESClient.class) {
                if (esClient == null) {
                    esClient = new ESClient();
                    esClient.initBuilder();
                }
            }
        }
        return esClient;
    }

    public RestClientBuilder initBuilder() {
        String[] hosts = host.split(",");
        HttpHost[] httpHost = new HttpHost[hosts.length];
        for (int i = 0; i < hosts.length; i++) {
            String[] hostIp = hosts[i].split(":");
            httpHost[i] = new HttpHost(hostIp[0], Integer.parseInt(hostIp[1]), "http");
        }
        restClientBuilder = RestClient.builder(httpHost);
        Header[] defaultHeaders = new Header[]{
                new BasicHeader("Content-Type", "application/json")
        };
        restClientBuilder.setDefaultHeaders(defaultHeaders);

        return restClientBuilder;
    }

    
    public RestHighLevelClient getHighLevelClient() {
        if (highClient == null) {
            synchronized (ESClient.class) {
                if (highClient == null) {
                    highClient = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
                    //十秒刷新并更新一次节点
                    sniffer = Sniffer.builder(highClient.getLowLevelClient())
                            .setSniffIntervalMillis(15000)
                            .setSniffAfterFailureDelayMillis(15000)
                            .build();
                }
            }
        }
        return highClient;
    }

    
    public static void closeClient() {
        if (null != highClient) {
            try {
                sniffer.close();    //需要在highClient close之前操作
                highClient.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

二、索引操作

1、创建索引

ES在创建索引时，有俩个最主要的设置：分片和副本的设置，虽然可以自主进行分片和副本的设置，但是Elasticsearch 提供了优化好的默认配置。除非你理解这些配置的作用并且知道为什么要去修改，否则不要随意修改。

在实际中index没必要每天创建一个，为了灵活管理，最低建议每月一个，按照年月作为索引名。

number_of_shards

每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。

number_of_replicas

每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。

Kibana创建索引：

PUT /zcm_test
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

JAVA API 创建索引：

    @Test
    public void getHighLevelClientAndTestCreateIndex() throws IOException {
        RestHighLevelClient client = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("zcm_test");
        // 观察分片的几种状态
        createIndexRequest.settings(Settings.builder()
                .put("index.number_of_shards", 3)
                .put("index.number_of_replicas", 2)
        );

        CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        if (createIndexResponse.isAcknowledged()) {
            System.out.println("创建index成功!");
        } else {
            System.out.println("创建index失败!");
        }
        // 一定记得close
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

2、创建索引结构（mapping）

ES底层使用了lucene，不支持对mapping的修改，想要修改mapping，可使用索引重建的方式：创建新的索引，将原索引数据复制到新索引中，删除原索引，修改新索引名。

后边会将mapping中重要的字段都进行尝试。一会进行总结。

Kibana创建索引结构：

PUT /zcm_test01
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

JAVA API设置索引结构：

    public void createMappingTest() throws IOException {
        RestHighLevelClient highLevelClient =         
        ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
// 注释片段不知道为啥不行，有时间看一下

        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
        builder.startObject();
        {
            builder.startObject("mappings");
            {
                builder.startObject("properties");
                {
                    builder.startObject("title");
                    {
                        builder.field("type", "keyword");
                    }
                    builder.endObject();
                    builder.startObject("content");
                    {
                        builder.field("type", "text");
                    }
                    builder.endObject();
                    builder.startObject("score");
                    {
                        builder.field("type", "double");
                    }
                    builder.endObject();

                }
                builder.endObject();
            }
            builder.endObject();
        }
        builder.endObject();
        CreateIndexRequest index = new CreateIndexRequest("zcm_test03");
        index.source(builder);
        highLevelClient.indices().create(index, RequestOptions.DEFAULT);
    }

3、查询索引结构

Kibana查询索引信息：

查看zcm_test中所有数据的结构
GET /zcm_test/_mappings

查看某一字段中结构

JAVA API查询索引信息：

    @Test
    public void getHighLevelClientAndTestGetIndex() throws IOException {
        RestHighLevelClient client = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("zcm_test");
        // 获取index返回结果，可以获取mapping结构等信息
        GetIndexResponse getIndexResponse = client.indices().get(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        Map map = getIndexResponse.getMappings();
        System.out.println("index mapping : "+ JSON.toJSonString(map));
        for (String index : getIndexResponse.getIndices()) {
            System.out.println("index name :"+ index);
        };
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

4、删除索引

在删除索引时，当索引不存在时会显示异常信息，工作中添加判断。

Kibana删除索引：

DELETE /zcm_test02

JAVA API删除索引:

    @Test
    public void delectIndexTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("zcm_test02");
        AcknowledgedResponse response = highLevelClient.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        if (response.isAcknowledged()){
            System.out.println("删除成功");
        }
    }

三、document操作

1、插入

1.1）单条插入

在插入数据时，尽量不要自定义id，会影响插入速度。

Kibana单条插入：

POST /zcm_test01/_doc/1
{
  "name":"我爱罗",
  "age":16,
  "desc":"风影"
}

JAVA API单条插入：

    @Test
    public void insertdocumentTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        // index不存在则自动根据匹配到的template创建
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("zcm_test");
        // 插入时尽量不要自定义id
        //indexRequest.id("0");
        Map map = new HashMap<>();
        map.put("name", "zcm");
        map.put("age", "18");
        map.put("desc", "火影");
        indexRequest.source(JSON.toJSonString(map), XContentType.JSON);
        IndexResponse indexResponse = highLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse);
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

1.2）批量插入

在使用Kibana中进行批量删除时，需要使用 _bulk 关键字，但是 _bulk不推荐使用，高版本废除了。其实批量操作都差不多，批量删除和批量修改也是一样的。主要代码解析如下：

第一行：指定请求与索引和类型,可以选择的请求有"create","index","delete","update",
"_index"指定索引名,"_type"指定类型名,"_id"指定id。

第二行指定插入的内容。

注意：index 和 create 第二行是source数据体（2）delete 没有第二行（3）update 第二行可以是partial doc，upsert或者是script````

Kibana批量插入：

POST _bulk
  {"index":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"2"}}
  {"id": 2, "location": "南京市栖霞区马群街道29号", "money": 3000, "area":80, "type": "三居室"}
  {"index":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"3"}}
  {"id": 3, "location": "南京市玄武区山西路门路29号", "money": 400, "area":15, "type": "四居室", "style": "合租"}
  {"index":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"4"}}
  {"id": 4, "location": "南京市秦淮区山北京东路29号", "money": 500, "area":14, "type": "三居室", "style": "合租"}
  {"index":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"5"}}
  {"id": 5, "location": "南京市秦淮区新街口29号", "money": 450, "area":16, "type": "四居室", "style": "合租"}

JAVA API批量插入：

    @Test
    public void batchInsertTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest("zcm_test");
        // 插入3条数据
        for (int i = 1; i < 4; i++) {
            Map map = new HashMap<>();
            map.put("name", "zcm");
            map.put("age", 18+i);
            map.put("desc", "火影"+i);
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest();
            indexRequest.source(JSON.toJSonString(map), XContentType.JSON);
            // 可以直接添加多条数据
            //bulkRequest.add(indexRequest).add(indexRequest);
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }
        BulkResponse response = highLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getItems().length);
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

2、查询
我这里把查询分为三种，基本的GET查询、match查询和term精确查询，基本的查询就是按照id进行查询，不使用。

match查询根据分词器进行查询。

term查询进行精确匹配。

2.1）基本查询

Kibana查询：

//批量查询
GET /_mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"zcm_test",
      "_type":"_doc",
      "_id":"Jq7GQn4BDhScTU2klmvB"
    },
      {
      "_index":"zcm_test",
      "_type":"_doc",
      "_id":"9L57Mn4Boab7MgHCtVce"
    }
    ]
}

JAVA API查询:

    // 单条查询
    @Test
    public void selectdocumentTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient restHighLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        // 需要写入_id(相当于主键)，而id一般都是自动生成，type默认为_doc
        GetRequest getRequest = new GetRequest("zcm_test", "_doc", "Jq7GQn4BDhScTU2klmvB");
        // 设置查询的字段和查询顺序
        String[] includes = {"name","age"};
        String[] excludes = {"desc"};
        FetchSourceContext fetchSourceContext = new FetchSourceContext(true, includes, excludes);
        getRequest.fetchSourceContext(fetchSourceContext);
        GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(getResponse);
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }   }

    
    // 批量查询主要是使用mget
    @Test
    public void selectBatchDocTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        // 多id查询
        MultiGetRequest getRequest = new MultiGetRequest();
        getRequest.add("zcm_test", "Jq7GQn4BDhScTU2klmvB");
        getRequest.add("zcm_test", "9L57Mn4Boab7MgHCtVce");
        MultiGetResponse getResponse = highLevelClient.mget(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        for (MultiGetItemResponse itemResponse : getResponse) {
            System.out.println(itemResponse.getResponse().getSourceAsString());
        }
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

2.2）match查询

使用match查询时会根据分词器将词项进行分词处理，之后进行查询，存在多个关键字。

kibana match查询：

#最简单的match查询，会将我南京按照默认分词器进行分词:山，玄武
#后边会讲分词器，一会有例子
GET /zcm_test01/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "location":"山玄武"
    }
  }
}

#进行精确匹配：match_phrase
#slop：在进行精确匹配时可以存在调节因子，有点问题，后面具体研究
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "location": {
            "query" : "北京市栖霞区马群街道29号",
            "slop" : 1
        }
    }
  }
}

#查询多个字段,使用关键字multi_match：存在三个参数：best_fields、most_fields、cross_fields，主要时返回的评分不同
#添加best_fields（默认），看的是字段的匹配程度，比如：分词字段我和南京，取俩个中匹配分值最高的返回，侧重于字段维度，单个字段的得分权重大，对于同一个query，单个field匹配更多的term，则优先排序。
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我南京",
      "type": "best_fields",
      "fields": ["name","location"]
    }
  }
}

#most_fields：一个doc匹配到的词项越多，评分越高，侧重于查询维度，单个查询条件的得分权重大，如果一次请求中，对于同一个doc，匹配到某个term的field越多，则越优先排序。
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我南京",
      "type": "most_fields",
      "fields": ["name","location"]
    }
  }
}

#cross_fields：将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我南京",
      "type": "cross_fields",
      "fields": ["name","location"]
    }
  }
}

Java API match查询：

    // match查询步骤
    //1、构建SearchRequest请求对象，指定索引库，
    //2、构建SearchSourceBuilder查询对象
    //3、构建QueryBuilder对象指定查询方式和查询条件
    //4、将QuseryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder对象中
    //5、将SearchSourceBuilder设置到SearchRequest中
    //6、调用方法查询数据
    //7、解析返回结果
    @Test
    public void matchTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        // 1、构建SearchRequest请求对象，指定索引库，
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zcm_test01");
        // 2、构建SearchSourceBuilder查询对象
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 3、构建QueryBuilder对象指定查询方式和查询条件
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("location", "我南京");
        // 4、将QuseryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder对象中
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        // 5、将SearchSourceBuilder设置到SearchRequest中
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        // 6、调用方法查询数据
        SearchResponse search = highLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 7、解析返回结果
        SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            System.out.println(hits[i].getSourceAsString());
        }
    }

    // match_all 查询全部数据
    @Test
    public void matchAllTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zcm_test01");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 知道查询方式
        MatchAllQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse search = highLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            System.out.println(hits[i].getSourceAsString());
        }
    }

    // multiMatch:多条件查询
    @Test
    public void multiMatchTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zcm_test01");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 知道查询方式
        MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("我南京", "name", "location");
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse search = highLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            System.out.println(hits[i].getSourceAsString());
        }
    }

2.3）term查询

term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇。

kibana term查询：

# 不会分词：以value值进行查询，但是doc中的数据默认会分词，可以在mapping中设置，设置字段的"index": "not_analyzed"
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "我"
      }
    }
  }
}

# 联合查询
GET /zcm_test01/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "我"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "qv"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "爱"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Java API term查询：

    //term 查询
    @Test
    public void termTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zcm_test01");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 知道查询方式
        TermQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "我");;
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse search = highLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            System.out.println(hits[i].getSourceAsString());
        }
    }

3、修改

3.1）单条修改

修改数据分为俩种，put为全量覆盖，post为更新，但是每次版本号都会改变。

Kibana单条修改：

PUT /product/_doc/3
{
    "name" : "xiaomi erji",
    "desc" :  "erji zhong de huangmenji",
    "price" :  999,
    "tags": [ "low", "bufangshui", "yinzhicha" ]
}

POST /product/_doc/3
{
    "name" : "xiaomi erji new"
}

JAVA API单条修改：

和上边插入相同，上边有讲解。

3.2）批量修改

和上边批量插入相同，上边有讲解。

Kibana批量修改：

POST _bulk
  {"update":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"2"}}
  { "doc" : {"location" : "南京市栖霞区马群街道28号"} }
  {"update":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"3"}}
  { "doc" : {"location" : "南京市栖霞区马群街道28号"} }
  {"update":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"4"}}
  { "doc" : {"location" : "南京市栖霞区马群街道28号"} }
  {"update":{"_index":"zcm_test01","_type":"_doc","_id":"5"}}
  { "doc" : {"location" : "南京市栖霞区马群街道28号"} }

JAVA API批量修改：

4、数据删除

4.1）单条删除

和上边批量插入相同，上边有讲解。

Kibana单条删除：

# 删除doc和filed
DELETE /zcm_test/1
DELETE /zcm_test

JAVA API单条删除：

    // 删除操作
    @Test
    public void deleteDocTest() throws IOException{
        RestHighLevelClient highLevelClient = ESClient.getInstance().getHighLevelClient();
        // 多id查询
        DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("zcm_test01", "1");
        DeleteResponse deleteResponse = highLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(deleteResponse.toString());
        ESClient.getInstance().closeClient();
    }

4.2）批量删除

和上边批量插入相同，上边有讲解。

Kibana批量删除：

POST _bulk
  { "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
  { "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
  { "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }

JAVA API批量删除：

ES kibala指令操作及JAVA API对比

二、索引操作

三、document操作

1、插入

2、查询
我这里把查询分为三种，基本的GET查询、match查询和term精确查询，基本的查询就是按照id进行查询，不使用。

match查询根据分词器进行查询。

term查询进行精确匹配。

3、修改

4、数据删除

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二、索引操作

三、document操作

1、插入

2、查询 我这里把查询分为三种，基本的GET查询、match查询和term精确查询，基本的查询就是按照id进行查询，不使用。 match查询根据分词器进行查询。 term查询进行精确匹配。

3、修改

4、数据删除

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2、查询
我这里把查询分为三种，基本的GET查询、match查询和term精确查询，基本的查询就是按照id进行查询，不使用。

match查询根据分词器进行查询。

term查询进行精确匹配。