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      elasticSearch(3) - restfulApi

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      elasticSearch(3) - restfulApi

      2023-05-04 09:50:42 阅读次数:118

      此章内容比较简单,是官方的一个主要API,精选了一些日常开发中需要使用的,罗列一下。本文档介绍的API分为两类:1、resutful;2、sql。建议大家使用restful方式,因为通用性比较好。

      一、通用规则

      操作原则

      • 索引操作:索引建议只增不改,因为修改过程相当于删除+重索引;
      • 更新数据:这是一个先查询确认文档存在、修改内容、删除旧文档、在原有位置重新索引的过程。ES默认是采用版本号的方式来控制的
      • 删除数据:
      • 删除文档:ES会先标记,再异步物理删除;
      • 删除索引:直接删除整个文件;
      • 关闭索引:类似删除,但会在磁盘上保留文件;

      RestfulAPI格式

      通用格式:curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

      • VERB HTTP方法: GET , POST , PUT , HEAD , DELETE
      • PROTOCOL http或者https协议(只有在Elasticsearch前面有https代理的时候可用)
      • HOST Elasticsearch集群中的任何一个节点的主机名,如果是在本地的节点,那么就叫localhost
      • PORT Elasticsearch HTTP服务所在的端口,默认为9200
      • QUERY_STRING 一些可选的查询请求参数,例如 ?pretty 参数将使请求返回更加美观易读的JSON数据 BODY 一个JSON格式的请求主体(如果请求需要的话)
      curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d ' {
      "query": { "match_all": {}
      } }

      Restful-API可用的查询参数

      URL参数名称

      用法

      body查询时是否支持

      q

      查询字符串

       

      df

      在查询中未定义字段前缀时使用的默认字段

       

      analyzer

      分析查询字符串时使用的分析器名称

       

      analyze_wildcard

      是否应分析通配符和前缀查询,默认为flase

       

      batched_reduce_size

      设置一次查询可查询的最大分片的数量

      是

      default_operator

      要使用的默认运算符,默认为or,可以为and

       

      lenient

      格式控制,默认为false,不建议改为true

       

      explain

      性能分析,主要对每个结果分析得分情况

       

      _source

      是否输出source中内容,默认为true

       

      stored_fields

      要返回的文档的存储字段,用逗号分隔,不指定则不返回值

       

      sort

      排序,格式为fieldName:desc|asc,可以有多个

       

      track_sorces

      是否计算相关性分数,建议用true

       

      track_total_hits

      值可以为false或正整数,当为false时返回值永远为1。当不为false时表示精确命中的文档数,默认值为10000,所以小于等于10000时为精确计数,否则要把此值设置很大。

       

      timeout

      默认为无超时,不建议设置

      是

      terminate_after

      查询时每个分片可收集的最大文档数,默认无限制

      是

      from

      默认0,表示结果的偏移量

      是

      size

      默认10,表示结果的数量

      是

      search_type

      可选值有:dfs_query_then_fetch、query_then_fetch(默认值),第一个性能会好一点,但相对的资源占用会比较大

      是

      allow_partial_search_results

      默认为true,表示异常时可以返回部分数据

      是

      result_cache

      是否允许size=0的请求

      是

      查询结果示例

      {
      "_scroll_id": "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFEk1bWdRSUFCQWh1VUxxTFZGUDB5AAAAAAAAADMWSi1Jc3M2NnNTbWVkN3dkLVZqVC1sZw==",
      "took": 3, #总耗时
      "timed_out": false,
      "_shards": { #分片信息
      "total": 1,
      "successful": 1,
      "skipped": 0,
      "failed": 0
      },
      "hits": { #结果信息
      "total": {
      "value": 1000,
      "relation": "eq"
      },
      "max_score": null,
      "hits": [ #详细数据
      {
      "_index": "customer",
      "_type": "_doc",
      "_id": "0",
      "_score": null,
      "_source": {
      "account_number": 0,
      "firstname": "Bradshaw"
      },
      "sort": [
      0
      ]
      }
      ]
      }
      }

      查询参数-格式控制

      • ?v :带列的详细输出
      • ?help:api帮助
      • ?pretty :返回结果是格式化后的JSON格式
      • ?format=yaml :返回结果是格式化后的yaml格式
      • flat_settings=true:返回结果平铺展开
      • 如果用postman则body设置成raw, json/(application/json)
      • human=false:关闭可读性,适用于API程序处理
      • ?h=xx,xx:只显示特定的列

      元数据过滤

      • filter_path=took, hits.hits._id:用来过滤不必要的元数据(_source过滤原始数据),表示这这些节点不值不返回,但只用于范围查询语句中,也支持通配符:
      • *:排除某个字段,比如metadata.indices.*.stat*
      • -:排除某个字段
      • **:匹配某个字段
      • _source=false:不返回source内容,默认开启
      • 字段过滤:可以用_source_includes、_source_excludes,可以使用通配符

       

      • CRUD涉及的API都是单索引的,其它的bulk、 multi 、reindex可以跨多个索引执行,多个索引用逗号分隔。也可以使用通配符来匹配索引,比如test*等
      • get /customer, king/_search?q=tag:wow
      • ignore_unavailable:是否忽略不可用索引
      • allow_no_nidices:如果为true时,当找不到索引时请求会失败,防止搜索到索引别名

      索引名称快捷

      索引名称支持日期解析,但只支持两天内的数据,目的是优化全索引扫描

      调试参数

      • error_trace=true:查看具体错误的语句的地方

      日期快捷

            now是一个关键字,可用以下来快捷设置时间。

      now+1h
      now-1h
      //其它单位还有y, M, w, d, h, H, m, s,例子
      1、now-10M/M 当前时间减去10个月并四舍五入到月初,注意这里/M的意思
      2、now/d 四舍五入到一天的开始

      二、集群概要信息查看

      查看子目录

      get http://localhost:9200/_cat  //相当于一个帮助,列出可用的url

      集群健康度

      get localhost:9200/_cat/health?v  //集群健康度,如果status
      • green:主副分片全部正常工作;
      • yellow:副本分片丢失,可以查看unassigned_shards值来确定其严重性;
      • red:主分片丢失或存在未分配的分片,此时有些数据不可用,需尽快修复;

      节点信息

      GET localhost:9200/_cat/nodes?v //所有结点
      GET localhost:9200/_cat/master?v //主节点
      GET localhost:9200/_cat/recovery?v //恢复情况
      GET localhost:9200/_cat/thread_pool?v //节点线程池

      查询别名

      http://localhost:9200/_cat/aliases?v

      查询分片

      http://localhost:9200/_cat/allocation?v
      http://localhost:9200/_cat/shards?v

      查询分段

      http://localhost:9200/_cat/segments?v

      三、操作节点

      GET localhost:9200/_nodes
      GET localhost:9200/_nodes/_all
      GET localhost:9200/_nodes/_local
      GET localhost:9200/_nodes/_master
      GET localhost:9200/_nodes/nodeName //实际的节点名称,可用通配符
      GET localhost:9200/_nodes/10.0.0.3,10.0.4
      GET localhost:9200/_nodes/10.0.0.*
      GET localhost:9200/_nodes/stats
      GET localhost:9200/_nodes/nodeid1, nodeid2/stats

      四、操作集群

      GET localhost:9200/_cluster/health
      GET localhost:9200/_cluster/state
      GET localhost:9200/_cluster/state?human&pretty //查看统计信息
      GET localhost:9200/_cluster/settings //查看和更新,如果带body就是更新操作

      五、操作索引

      索引建议只增不改,因为修改过程相当于删除+重索引;

      列表

      get localhost:9200/_cat/indices?v

      创建

      有es中创建索引后,不需要再手动创建映射,当填写新字段时在action.auto_create_index=true时则会自动添加新字段到映射定义中,这个设置默认为true,但不建议这么来做。索引名称原则上采用全小写字母,不能包含符号和数字

      put localhost:9200/customer?pretty   //创建一个名为customer的索引
      或 curl -XPUT "localhost:9200/customer?pretty"
      //返回值如下:
      {
      "acknowledged" : true,
      "shards_acknowledged" : true,
      "index" : "customer"
      }

      查询索引是否存在

      HEAD customer

      打开或关闭索引

      POST /customer/_close
      POST /customer/_open

      删除

      delete localhost:9200/customer?pretty

      查询设置

      get localhost:9200/bank/_settings?flat_settings=true

      查询集群和索引文档总数

      http://localhost:9200/_cat/count?v  //集群文档
      http://localhost:9200/_cat/count/customer?v //单个索引

      查询字段内存占用情况

      http://localhost:9200/_cat/fieldate?v
      http://localhost:9200/_cat/fieldate?v&fields=a

       

      设置索引

      put customer 
      {"settings":{
      "index":{
      "number_of_shards":3,
      "number_of_replicas":2
      }
      }
      }

      收缩索引

      将现有索引收缩下分片数量,不是很常用。

      查看映射

      get /king/_mapping/
      {
      "king": {
      "mappings": {
      "properties": {
      "address": {
      "type": "text"
      },
      "age": {
      "type": "long"
      },
      "name": {
      "type": "keyword"
      }
      }
      }
      }
      }

      六、操作文档

      创建

      //创建时会指定一个id值,可用于查询,如果没有指定则会随机生成一个,但一定要用post来提交
      put localhost:9200/customer/_doc/1?pretty body = {"name":"John Doe"}
      post localhost:9200/customer/_doc/?pretty
      //显性的设置分片路由,比如:
      post localhost:9200/customer/_doc/?routing=kimchy body={"user":"kimchy", "age":"man"}
      {
      "_index": "customer",
      "_type": "_doc",
      "_id": "1",
      "_version": 2,
      "result": "updated",
      "_shards": {
      "total": 2, #索引应该在多少个分片上执行
      "successful": 1, #实际操作成功执行的分片数
      "failed": 0
      },
      "_seq_no": 1000,
      "_primary_term": 2
      }

      更新

      文档在Elasticsearch中是不可变的——我们不能修改他们,它其实是先创建再删除的过程,过程如下:1. 从旧文档中检索JSON 2. 修改它 3. 删除旧文档 4. 索引新文档

      post localhost:9200/customer/_doc/1?pretty  body = {"doc":{"name":"jack ld"}}

      添加字段

      post localhost:9200/customer/_doc/1?pretty  body = {"doc":{"name":"jack ld", "age":20}}

      查询byId

      //这里的id是上面的例子中生成的
      get localhost:9200/customer/_doc/1?pretty
      //显性的设置分片路由,性能会比较快,比如:
      get localhost:9200/customer/_doc/1?routing=kimchy

      删除

      不会立刻删除,只是把需要删除的文档的ID记录到了一个列表中,当段合并时才会真正把源文件删除。

      delete localhost:9200/customer/_doc/2?pretty

      列表查询

      get localhost:9200/bank/_search?q=*&sort=account_number:asc/1?pretty
      bank:索引名称
      q=*:指匹配所有文档
      sort=account_number:asc:排序
      {
      "took": 16, #总执行时间ms
      "timed_out": false, #搜索过程是否超时
      "_shards": {
      "total": 1, #总共搜索了多少分片,以及成功和失败了共多少
      "successful": 1,
      "skipped": 0,
      "failed": 0
      },
      "hits": { #实际的搜索结果
      "total": {
      "value": 1000, #总共返回1000条,但这个值是个参数值,只有relation=eq时此值才是准确的
      "relation": "eq"
      },
      "max_score": 1,
      "hits": [ #结果数据
      {
      "_index": "bank",
      "_type": "_doc",
      "_id": "1",
      "_score": 1, #查询相似度
      "_source": {
      "account_number": 1,
      "balance": 39225,
      "firstname": "Amber",
      "lastname": "Duke",
      "age": 32,
      "gender": "M",
      "address": "880 Holmes Lane",
      "employer": "Pyrami",
      "email": "amberduke@pyrami.com",
      "city": "Brogan",
      "state": "IL"
      }
      }
      ]
      }
      }

      查询数据分片归属

      GET /_search_shards
      GET /_search_shards?routing=liudong //查询某个索引在哪个分片上
      {
      "nodes": {
      "J-Iss66sSmed7wd-VjT-lg": {
      "name": "5fc8e72b7ef3",
      "ephemeral_id": "wtLSy11WSbWAPtsjYUoELw",
      "transport_address": "172.17.0.2:9300",
      "attributes": {
      "ml.machine_memory": "4125892608",
      "xpack.installed": "true",
      "transform.node": "true",
      "ml.max_open_jobs": "20"
      }
      }
      },
      "indices": {
      "customer": {}
      },
      "shards": [
      [
      {
      "state": "STARTED",
      "primary": true,
      "node": "J-Iss66sSmed7wd-VjT-lg",
      "relocating_node": null,
      "shard": 0,
      "index": "customer",
      "allocation_id": {
      "id": "xotuBCQvR1CGHU-bhjl_Tg"
      }
      }
      ]
      ]
      }

      七、批量操作

      执行过程中整个批量请求会加载到协调结点里,所以一次批量的文档最好在1000~5000个文档之间,大小最好在5M~15M之间。

      批量查询(读)

      合并多个请求可以避免每个请求单独的网络开销。如果你需要从Elasticsearch中检索多个文档,相对于一个一个的检索,更快的方式是在一个请求中使用multi-get或者 mget API。

      GET /_mget 
      {
      "docs" : [
      {
      "_index" : "website",
      "_type" : "blog",
      "_id" : 2
      },
      {
      "_index" : "website",
      "_type" : "pageviews",
      "_id" : 1,
      "_source" : "views"
      }
      ]
      }
      GET /website/blog/_mget 
      {
      "ids" : [ "2", "1" ]
      }

      批量操作(写)

      批量操作时,如果不会存在事务性的那种全成功才算成功的操作,它会把成功和失败的结果全部返回,供使用者查询

      post localhost:9200/customer/_bulk?pretty
      {"index":{"_id":"1"} }
      {"name":"john doe"}
      {"index":{"_id":"2"} }
      {"name":"john doe"}
      //数据格式有要求的,必须要换行,而且最后一行也要换行
      post localhost:9200/customer/_bulk?pretty
      {"update":{"_id":"1"} }
      {"doc":{"name":"john doe becoemes jane doe"} }
      {"delete":{"_id":"2"} }
      //下面的create也可换成index、update、delete,不同的是如果文档已存在则create会报错
      post localhost:9200/customer/_bulk?pretty
      { "create" : { "_index" : "customer", "_id" : "3" } }
      { "name" : "Alice" }
      { "create" : { "_index" : "customer", "_id" : "4" } }
      { "name" : "Smith" }

      数据结构如下,在索引中会有1000条数据,建立在bank索引上:

      "account_number": 1,
      "balance": 39225,
      "firstname": "Amber",
      "lastname": "Duke",
      "age": 32,
      "gender": "M",
      "address": "880 Holmes Lane",
      "employer": "Pyrami",
      "email": "amberduke@pyrami.com",
      "city": "Brogan",
      "state": "IL"

      八、Query SQL

      统计-count

      GET /_count
      {
      "count": 1000,
      "_shards": {
      "total": 1,
      "successful": 1,
      "skipped": 0,
      "failed": 0
      }
      }

      分组-group by

      {
      "size": 0, #设置后不返回具体数据
      "aggs": {
      "group_by_state": {
      "terms": {
      "field": "state.keyword" # state是一个字段,keyword是一个关键字
      }
      }
      }
      }
      • terms:相当于count,只有这个在field的字段后要加keyword,其它的聚合函数而不需要

      分段分组

      "aggs": {
      "group_by_age": {
      "range": {
      "filed": "age",
      "ranges": [
      {
      "from": 20,
      "to": 30
      }
      ]
      }
      }
      }

      集合查询-limit

      {
      "query": {
      "match_all": {}
      },
      "size": 10 #默认值为10
      }

      分页查询-limit from

      最大不能超为index.max_result_window的值,默认为10000

      {
      "query": {
      "match_all": {}
      },
      "from": 2,
      "size": 10
      }

      字段排序-order by

      {
      "query": {
      "match_all": {}
      },
      "sort": [
      {
      "account_number": "asc" #这个排序值最好是唯一值
      }
      ]
      }
      //如果在排序的字段有多个值,还可以指定mode属性,可选的有:min, max, sum, avg, median。比如price中有多个价格,如果按当中最大值排序的话,查询语句要这样配置
      "sort": [
      {"price": {"order":"asc", "mode":"max"}
      ]
      //如果某些文档没有排序字段,可以指定其位置
      {"price": {"order":"asc", "mode":"max", "missing":"_last||_first"}

      查询特定字段

      "_source": [
      "account_number","age"
      ]
      或
      "_source": {
      "includes": [ "account_number", "firstname"],
      "excludes": ["*.price"]
      },

      按特定字段匹配查询-where

      "query": {
      "match": {"account_number":1}
      },

      按特定字段匹配查询-where多条件

      GET customer/_search
      {"query":{
      "match":{
      "text":{
      "query":"ld",
      "operator":"and"
      }
      }
      }
      }

      按特定字段匹配查询多条件bool查询-or || and || not

      bool下可以有多个子句,也可以在子句中嵌套bool查询。

      //address的值必须同时包含Holmes和Lane
      {
      "query": {
      "bool": {
      "must": [
      { "match": { "address": "Holmes" } },
      { "match": { "address": "Lane" } },
      ]
      }
      }
      }
      • must:相对于and
      • should:相当于or
      • must not:and的相反

      过滤-filter

      它不计算score分值,其性能会更好一些。

      "filter": {
      "range": {
      "balance": {
      "glt": 10000,
      "lte": 30000
      }
      }
      }
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.51cto.com/arch/5261945,作者:生而为人我很遗憾,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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