通过上一篇我们已经了解了es的介绍和es文档的操作，本文将介绍es的映射管理和各种高级查询，通过对es的各种查询能够更加了解es的操作
一、映射管理
映射类似于数据库中的表结构
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创建映射
创建映射之前，应当先创建索引
PUT请求，http://127.0.0.1:9200/student
然后向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
请求体为：
{ "properties": { "name": { "type": "text", "index": true }, "sex": { "type": "text", "index": false }, "age": { "type": "long", "index": false } } }返回结果为：
{ "acknowledged": true }注意：
"sex": { "type": "text", "index": false }index = false 会导致无法查询
映射数据说明：
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字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price
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type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
-
String 类型，又分两种：
- text：可分词
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
-
Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
-
Date：日期类型
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Array：数组类型
-
Object：对象
-
-
index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。 true：字段会被索引，则可以用来进行搜索 false：字段不会被索引，不能用来搜索
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store：是否将数据进行独立存储，默认为 false 原始的文本会存储在source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 "store": true 即可，获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
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analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器
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查看映射
向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
响应结果如下：
{ "student": { "aliases": {}, "mappings": { "properties": { "age": { "type": "long" }, "name": { "type": "text" }, "sex": { "type": "text", "index": false } } }, "settings": { "index": { "creation_date": "1693989843117", "number_of_shards": "1", "number_of_replicas": "1", "uuid": "17zS0l19SdmRqWLi-j_6bQ", "version": { "created": "7080099" }, "provided_name": "student" } } } } -
索引映射关联
意思就是在创建索引的同时，指定映射
向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student1
请求体：
{ "settings": {}, "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", "index": true }, "sex": { "type": "text", "index": true }, "age": { "type": "long", "index": true } } } }响应结果：
{ "acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, "index": "student1" } -
映射的删除
在删除索引的同时，映射也会被删除
二、高级查询
Elasticsearch 提供了基于 JSON 提供完整的查询 DSL 来定义查询
定义数据 :
# POST /student/_doc/1001
{
"name":"zhangsan",
"nickname":"zhangsan",
"sex":"男",
"age":30
}
# POST /student/_doc/1002
{
"name":"lisi",
"nickname":"lisi",
"sex":"男",
"age":20
}
# POST /student/_doc/1003
{
"name":"wangwu",
"nickname":"wangwu",
"sex":"女",
"age":40
}
# POST /student/_doc/1004
{
"name":"zhangsan1",
"nickname":"zhangsan1",
"sex":"女",
"age":50
}
# POST /student/_doc/1005
{
"name":"zhangsan2",
"nickname":"zhangsan2",
"sex":"女",
"age":30
}
1. 查询所有文档
向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
无请求体也会返回所有数据，默认十条
或者使用请求体，但结果是一样的：
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
2. 匹配查询
发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
多个词条之间是or的关系
{
"query": {
"match": {
"name":"zhangsan,lisi"
}
}
}
响应内容：
{
"took": 47,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.3862942,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "1001",
"_score": 1.3862942,
"_source": {
"name": "zhangsan",
"nickname": "zhangsan",
"sex": "男",
"age": 30
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "1002",
"_score": 1.3862942,
"_source": {
"name": "lisi",
"nickname": "lisi",
"sex": "男",
"age": 20
}
}
]
}
}
3. 字段匹配查询
multi_match 与 match 类似，不同的是它可以在多个字段中查询。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "zhangsan",
"fields": ["name", "nickname"]
}
}
}
响应结果为：
{
"took": 47,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.3862942,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "1001",
"_score": 1.3862942,
"_source": {
"name": "zhangsan",
"nickname": "zhangsan",
"sex": "男",
"age": 30
}
}
]
}
}
4. 关键字匹配查询
{
"query": {
"term": {
"name": {
"value": "zhangsan"
}
}
}
}
5. 多关键字精确查询
{
"query": {
"terms": {
"name": ["zhangsan", "lisi"]
}
}
}
6. 指定查询字段
{
"_source": ["name", "nickname"],
"query": {
"terms": {
"nickname": ["zhangsan"]
}
}
}
响应结果：
{
"took": 35,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "_doc",
"_id": "1001",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "zhangsan",
"nickname": "zhangsan"
}
}
]
}
}
7. 过滤字段
includes：来指定想要显示的字段
excludes：来指定不想要显示的字段
包含请求体：
{
"_source": {
"includes": ["name", "nickname"]
},
"query": {
"terms": {
"nickname": ["zhangsan"]
}
}
}
不包含请求体：
{
"_source": {
"excludes": ["name", "nickname"]
},
"query": {
"terms": {
"nickname": ["zhangsan"]
}
}
}
8. 组合查询
查询名字是 zhangsan，并且年龄不是40的
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"match": {
"name": "zhangsan"
}
}],
"must_not": [{
"match": {
"age": "40"
}
}]
}
}
}
9. 范围查询
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| gt | > |
| gte | >= |
| lt |
 醒在深海的猫
|
