官网doc
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/index.html
官方php-api
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api/current/index.html
1、概述
Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索，还可以处理结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
2、es 环境搭建
测试环境：
centos 7
elasticsearch 7.*
kibana 7.* //es管理端
jdk 1.8
2.1、Centos系统文件修改
1.修改文件描述符数量
因为elasticsearch对文件描述符的限制至少为65536，所以必须要修改系统的文件描述符数量
#sudo vi /etc/security/limits.conf
添加如下内容：
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
2.修改 20-nproc.conf文件
#sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
修改 your_linux_user_name soft nproc 1024 为
* soft nproc 4096
3.修改 max_map_count值
sudo vi /etc/sysctl.conf
添加下面配置：
vm.max_map_count=655360
4.执行命令系统修改生效
sysctl -p
5.关闭SELinux (安全策略)
Linux在安装好之后通常SELinux都是出于默认开启的状态，开启的情况下会导致一些服务的安装不成功。
临时关闭
#setenforce 0
#getenforce //查看
vim /etc/selinux/config
将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
2.2、安装 jdk1.8
https://www.linuxidc.com/Linux/2018-03/151326.htm
jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
解压到/usr/local/jdk
#tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
cp jdk1.8.0_211 /usr/local/jdk1.8.0_211
#vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
export CLASSPATH=.:
JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=
JAVA_HOME/bin
//配置生效
#source /etc/profile
//查看安装成否成功
#java -version
2.3.安装elasticsearch 7.*
使用yum 安装方法
1.添加elasticsearch 认证
rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.添加 elasticsearch 7.* 版本的yum源库
在 /etc/yum.repos.d 新建一个 elastic-7.repo源文件并添加es源
vim /etc/yum.repos.d/elastic-7.repo
[elastic-7.x]
name=Elastic repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md
3.升级软件包
注意只升级软件包 不是升级软件库
#yum upgrade
4.升级完成后 就可以用 yum 安装es
如果不带版本号安装，则默认安装最新版本。这里我安装的是7.3版本
yum install elasticsearch-7.3.0
5.查看安装
#whereis elasticsearch
[root@mlgz-test yum.repos.d]# whereis elasticsearch
elasticsearch: /etc/elasticsearch /usr/share/elasticsearch
说明：
》 /etc/elasticsearch 里面包含 elasticsearch的配置文件与插件的配置文件
》 /usr/share/elasticsearch 这里面是elasticsearch的源码文件:启动、管理
至此elasticsearch 7.3.0安装完成
2.4 elasticsearch 基本配置（单节点配置）
elasticsearch的配置文件
cd /etc/elasticsearch/
analysis-ik elasticsearch.keystore elasticsearch.yml.20190517 log4j2.properties roles.yml users_roles
analysis-ik.bak elasticsearch.yml jvm.options role_mapping.yml users
》其中 elasticsearch.yml就是配置文件
》修改文件前先备份，养成好的习惯。
cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak
》1.修改elasticsearch.yml
vim elasticsearch.yml
》主要修改配置如下：
cluster.name: mltest-es //es 集群名称
node.name: mltest-node-1 //集群中这个节点的名称
path.data: /data/es //数据存放目录
path.logs: /var/log/elasticsearch //日志目录
network.host: 192.168.100.76 //主机ip
http.port: 9200 //访问端口http.port: 9200
discovery.seed_hosts: [“mlgz-test”] //显示主机名称
cluster.initial_master_nodes: [“mltest-node-1”] //集群中 配置哪个为主节点 与node.name 节点名一致
xpack.security.audit.enabled: true //启动es的安全插件，主要用来监听es，其他功能需要付费使用。
2.修改es使用内存 大于2G，一般设置为主机的 1/2内存大小
注意： Xms与Xmx要设置一样大小。
vim jvm.options
-Xms2g //这里我设置为2G
-Xmx2g //这里我设置为2G
》至些es的基本配置已完成
这里提一下es的配置说明：
es是分布式的，所有以节点为概念，一个elasticsearch服务就是启动一个节点。连接在一起的节点就称为集群
es天生就是为分布式来生的。内置一套集群节点管理，不用我们去做其它处理。
主动发现节点，主动监听连接的节点健康信息，数据负载等。
es的节点分为三种：
Master资格节点：控制集群的主节点。//配置node.master:true 单节点服务，不用配置，默认是开启node.master:true,node.data:true
数据节点：保存数据并执行数据相关操作：CRUD，搜索，聚合等 //配置node.data:true
客户端节点：只能响应用用户的请求，在所有连接的集群上分发执行搜索，处理路由请求，是一个智能的负载平衡器。//配置，当一个节点的node.master和node.data都设置为false的时，这个节点既不能保存数据与不能成功主节点。
》如果配置多个节点形成es集群。则在elasticsearch.yml配置中添加以下几项配置
node.master:true //配置这个节点为主节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1,集群中最小数量的主资格节点的数量。 配置的公式（master_eligible_nodes / 2） + 1
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“mltest-node-1”, “mltest-node-2”] //发现的节点名称
注意：discovery.zen.minimum_master_nodes
这个值是为了防止“脑裂”用的。
假设我们集群中的三个节点都可以被选为master（master-eligible），
但是由于一个节点由于网络问题，与其他两个节点无法通讯了，
那么此时集群划分为了2+1。
如果这个节点将自己选为了master，那么此时就会出现两个master，
也就是俗称的”脑裂“。那么为了防止这单独的节点不会将自己选为master，
就需要利用这个值。比如我们这里配置的是2，那么这个节点发现自己只有1个人，
就不会把自己选为master了，这样就避免了”脑裂“的情况。
通常这个值等于(master_eligible_nodes / 2) + 1。
在我们的例子中，就是(1 / 2) + 1 = 1。 因为只设置一个节点可以成为主节点资格。
2.5 安装es管理软件 kibana
1.安装
因为之前安装es时已添加了es的软件源所以所有es相关的软件都使用相同的源
#yum install kibana-7.3.0 //因为我们es安装的是es-7.3.0,所以对应的kibana是安装7.3.0
查看kibana安装文件
#whereis kibana
[root@mlgz-test elasticsearch]# whereis kibana
kibana: /etc/kibana /usr/share/kibana
2.配置
kibana的配置文件在/etc/kibana/kibana.yml
#cp kibana.yml kibana.yml.bak
#vim /etc/kibana/kibana.yml
server.port: 5601 //接入kibana的端口
server.host: 192.168.100.76 //接入kibana的ip
server.name: “mltest-kibana” //kibana的服务名称
elasticsearch.hosts: [“http://192.168.100.76:9200”] //es主节点ip+端口
2.6 启动、重启、停用
#es
systemctl start elasticsearch
systmectl restart elasticsearch
systmectl stop elasticsearch
#kibana
systemctl start kibana
systemctl restart kibana
systemctl stop kibana
查看端口 tcp
netstat -lnt
查看进程
ps -ef|grep elasticsearch
ps -ef|grep kibana
打开kibana客户端
http://192.168.100.76:5601
2.7 查看es基本信息
GET /_cat/indices //查看es 所有索引库
每个索引库是由多个分片+多个副本组成，
节点中每个索引库的分片与副本是在不同节点中。
GET /_cat/shards?v //查看es 所有分片信息
GET /_cat/count?v //所有索引或单个索引返回的文档个数
GET /_cat/health?v //es集群健库度信息
GET /_cat/master?v //返回当选主节点信息
GET /_cat/nodes //返回集群拓扑相关信息
es节点中索引库的分片与副本存储分布情况
2.8 启用 kinana自带的数据监控
3.elasticsearch应用-全文本数据搜索
1.es与mysql对比
database(数据库) index(索引库)
table(表) type(类型)
row(行) document(文档)
column(列) field(字段)
注意：elasticsearch 7.0 以上版本已弱化了type(类型)的概念。在8.0版本中将去除type。
2.字段映射（msyql字段类型定义）
2.1.字段常用类型
字符型分为两种，
1）全文本(text)。通常用于文本的相关性搜索，全文本字段可以分词。
2）关键字(keyword)。长度256个字符 关键字是个精准值，通常用于过滤、排序、参与聚合，关键字不分词
数字型：long,integer,short,byte,double,float
日期型：date
布尔型：boolean
(注意在es中只有字符串类型才支付分词)
#字符类型常用映射参数：
analyzer:字段所使用的分析器，默认使用es的标准分析器：standard
index:字段是否可以被用户搜索 默认：index:true
search_analyzer:指定搜索时字段上使用的分析器
#日期类型常用映射参数：指定日期格式
注意：数字类型是不支持分词。
format:“yyyy-MM-dd” 单日期格式
format:“yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis” 多日期格式
不指定日期格式则用户写入什么日期则存储什么日期
如：
{
“_source” : {
“pid” : 2,
“title” : “huangcheng”,
“date” : “2019-01-14” //标准日期
}
},
{
“_source” : {
“pid” : 3,
“title” : “标题3”,
“date” : 1578987777 //时间戳
}
}
#数字类型常用映射参数
注意：数字类型是不支持分词。
coerce:字符串型数据转换为整数数字
ignore_malformed:是否忽略畸型数字
index:是否可以被用户搜索
2.2.常用的字段映射方式：自定义映射、动态映射
》自定义映射(自定义字段)
通常用的映射类型：text、keyword、date、long、integer、float、boolean
注意：
es 采用REST API 方式 语法：json格式
GET //es 查询语句
PUT //es 设置语句
DELETE //es 删除语句
POST //es 写入数据语句
字段映射操作方法:
PUT /索引库/
{
“mappings”:{}
}
如：定义一名为test03库，并定义 pid,title,content,date 四个字段
PUT /test03/ #test03索引名称
{
“mappings”: {
#默认 5个分片，1 个副本
“settings” : {
“number_of_shards” : 3, #定义分片数
“number_of_replicas” : 1 #定义副本数
}
“dynamic”:false,//关闭自动添加字段功能
“properties”:{
“pid”:{
“type”:“long”
},
“title”:{
“type”:“text”,
“fields”:{
“keyword”:{
“type”:“keyword”
}
}
},
“content”:{
“type”:“text”
},
“date”:{
“type”:“date”
}
}
}
}
说明：
title 字段定义了一个多字段名为keyword类型为keyword
content:为什么没有定义一个keyword类型的字段
因为 keyword的特点是不分词，在搜索时如果要精准搜索标题就可以使用这个字段。
keyword类型的长度是：256个字符，title字段一般写入的字符不会太长。
而content字段保存文章的内容一般字符比较长。多定义一个keyword字段没有太大的意义。
注意虽然title定义了两个字段，但写入数据与显示时只使用到title名称
如果要精准查询title时
使用：title.keyword。
#查看
GET /test03/_mapping
返回：
{
“test03” : {
“mappings” : {
“dynamic” : “false”,
“properties” : {
“content” : {
“type” : “text”
},
“date” : {
“type” : “date”
},
“pid” : {
“type” : “long”
},
“title” : {
“type” : “text”,
“fields” : {
“keyword” : {
“type” : “keyword”
}
}
}
}
}
}
}
#写数据
POST /test03/_doc/1
{
“pid”:1,
“title”:“米奇的花园”,
“date”:“2019-01-14”
}
#查看所有数据
GET /test03/_search
{
“query”:{
“match_all”:{}
}
}
》至此一个基本的库与字段自定义的方式映射完成了。
接下来看一下动态映射
》动态映射(由es自动识别数据定义类型)
方法直接写入数据，
如：
#test02写入数据
POST /test02/_doc/1
{
“uid”:1,
“name”:“huangcheng”
}
#查看test02 字段映射
GET /test02/_mapping
结果：
{
“test02” : {
“mappings” : {
“properties” : {
“name” : {
“type” : “text”,
“fields” : {
“keyword” : {
“type” : “keyword”,
“ignore_above” : 256
}
}
},
“uid” : {
“type” : “long”
}
}
}
}
}
es自动映射的text字段自动添加一个keyword字段，类型为keyword
4.es基本搜索应用
添加测试数据
POST /test03/_doc/1
{
“pid”:1,
“title”:“米奇的花园”,
“date”:“2019-01-14”
}
POST /test03/_doc/2
{
“pid”:2,
“title”:“米老鼠的音乐会”,
“date”:“2019-01-15”
}
POST /test03/_doc/3
{
“pid”:3,
“title”:“湖北大米”,
“date”:“2019-01-15”
}
POST /test03/_doc/4
{
“pid”:4,
“title”:“北国雪花”,
“date”:“2019-01-13”
}
POST /test03/_doc/5
{
“pid”:5,
“title”:“月季花”,
“date”:“2019-01-13”
}
注意:在es中如果/_doc/ _id文档数值一样，则会覆盖原来的数据
搜索：
GET /test03/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
GET /test03/_search
{
“query”:{
“match”:{
“title”:“大米”
}
}
}
GET /test03/_search
{
“query”:{
“match”:{
“title”:“北国”
}
}
}
》简单介绍 es的数据索引
名词：倒排索引
doc1:米奇的花园
doc2:北国雪花
doc3:月季花
1.分词
#查看 title字段的分词
GET /test03/_analyze
{
“field”: “title”,
“text”:“米奇的花园”
}
米
奇
的
花
园
北
国
雪
月
季
2.建立倒排索引
分词 doc1 doc2 doc3
米 1 0 0
奇 1 0 0
的 1 0 0
花 1 1 1
园 1 0 0
北 1 0 0
国 1 0 0
雪 1 0 0
通过分词并建立倒排索引可以看出两个问题
1、搜索“雪花”时，把其他带”花“的doc也搜索出来。
这并不是用户想要的结果，精准度不够。
2、中文分词不友好。
把每个中文的按单个字分词了，这样的话，如是是文章内容。
（增加了索引词条的大小、增加了没有实际意义的引索词条，影响词条匹配的效率）
》分词是elasticsearch 建立倒排索引的一个重要的依据。
分词-》倒排索引-》搜索（词条匹配）。
在映射test03索引库的字段时我们没有指定分析器，所有es使用的默认的分析器：standard
standard分词器：基于Unicode文本分割算法。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/analysis-standard-analyzer.html
4.2 IK中文分析器
IK可以按中文词组切分中文字符串。
如：月季花 =>月季、月季花、季花、月
》IK中文分析器插件安装
获取官网 IK 地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 安装包
选择安装es对应的版本：
如图
1.安装ik 中文分析器插件命令
#/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip
查看是否已完成好，可以查看/ect/elasticsearch/，
可以看到多了 ik 相关的文件夹 analysis-ik
[root@mlgz-test ~]# ls /etc/elasticsearch
analysis-ik elasticsearch.keystore elasticsearch.yml.20190517 log4j2.properties roles.yml users_roles
analysis-ik.bak elasticsearch.yml jvm.options role_mapping.yml users
》在/etc/elasticsearch 目录的analysis-ik，就是ik分析器的配置文件。
2.ik分析器配置
》查看analysis-ik目录
extra_main.dic extra_single_word_low_freq.dic main.dic sipa_main.dic suffix.dic
extra_single_word.dic extra_stopword.dic preposition.dic sipa_stopword.dic surname.dic
extra_single_word_full.dic IKAnalyzer.cfg.xml quantifier.dic stopword.dic
》其中.dic是内置常用词典，IKAnalyzer.cfg.xml是配置文件
修改配置如下：
###start----
4.3 IK中文分析器的基本应用
》IK分析器有两种分词器（tokenizer）
ik_smart： 智能分词（词组）
ik_max_word：最大匹配分词算法（包含词组）
》测试 ik 两种分词器
1.重新映射字段
###start
PUT /test5/
{
“settings” : {
“number_of_shards” : 3,
“number_of_replicas” : 1
},
“mappings”: {
“dynamic”:false,
“properties”:{
“pid”:{
“type”:“long”
},
“title”:{
“type”:“text”,
“analyzer”:“ik_max_word”,
“search_analyzer”:“ik_max_word”,
“fields”:{
“keyword”:{
“type”:“keyword”
}
}
},
“content”:{
“type”:“text”,
“analyzer”:“ik_max_word”,
“search_analyzer”:“ik_max_word”
},
“date”:{
“type”:“date”
}
}
}
}
###end
》在text类型添加
“analyzer”:“ik_max_word”, //建立索引时使用ik_max_word分词器
“serch_analyzer”:“ik_max_word” //搜索时使用的ik_max_word分词器
##测试test5 ik分词器是否生效
GET /test5/_analyze
{
“analyzer”: “ik_max_word”,
“text”:“米奇的花园”
}
GET /test5/_analyze
{
“analyzer”: “ik_smart”,
“text”:“米奇的花园”
}
##测试title字段ik_max_word分词
GET /test5/_analyze
{
“field”: “title”,
“text”:“米奇的花园”
}
》批量添加测试数据
POST /_bulk
{“create”:{"_index":“test5”,"_id":1}}
{“pid”:1,“title”:“米奇的花园”,“date”:“2019-01-13”}
{“create”:{"_index":“test5”,"_id":2}}
{“pid”:2,“title”:“米老鼠的音乐会”,“date”:“2019-01-14”}
{“create”:{"_index":“test5”,"_id":3}}
{“pid”:3,“title”:“湖北大米”,“date”:“2019-01-15”}
{“create”:{"_index":“test5”,"_id":4}}
{“pid”:4,“title”:“北国雪花”,“date”:“2019-01-13”}
删除所有数据
POST /test5/_delete_by_query
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
####更新数据
POST /test5/_update/4
{“doc”:{“title”:“北国雪花”}}
4.4 分词器的过虑器
测试数据
POST /test5/_doc/5
{“pid”:5,“title”:“mickey liked garden AND dogs”}
POST /test5/_doc/6
{“pid”:6,“title”:“参观F1比赛”}
POST /test5/_doc/7
{“pid”:7,“title”:“参观一级方程式比赛”}
#搜索
GET test5/_search
{
“query”: {
“match”: {
“title”:“like”
}
}
}
》在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成：
character filter ：字符过滤器，对文本进行字符过滤处理，如处理文本中的html标签字符。
处理完后再交给tokenizer进行分词。一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器，多个按配置顺序依次进行处理。
tokenizer：分词器，对文本进行分词。一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer。
token filter：词项过滤器，对tokenizer分出的词进行过滤处理。如转小写、停用词处理、同义词处理。
1.自定义中文分词器理：中文分词，转小写，停用词处理、同义词处理
PUT /test1
{
“settings”:{
“number_of_shards” : 5,
“number_of_replicas” : 1,
“analysis”:{ #定义分析器
“analyzer”:{ #定义分词器
“ik_syno”:{ #ik_syno:自定义的分词器名称
“type”:“custom”,
“tokenizer”:“ik_max_word”,
#指定哪些过虑器:lowercase：转小写，stemmer：词干提取，my_synonym_filter:自定义的过虑器
“filter”:[“lowercase”,“stemmer”,“my_synonym_filter”]
},
“ik_syno_smart”:{
“type”:“custom”,
“tokenizer”:“ik_smart”,
"filter":["lowercase","stemmer","my_synonym_filter"]}},"filter":{ #//定义一个同义过虑器"my_synonym_filter":{ #//自定义的过虑器名称"type":"synonym", #过虑器类型 同义词#//同义词词典路径： /etc/elasticsearch/"synonyms_path": "analysis-ik/synonym.txt" }}
}
}
}
###end
》新建一个同义词字典否则，自定义分析器会报没有找到synonym.txt文件
#echo “” >/etc/elasticsearch/analysis-ik/synonym.txt
》同义词字典有两种写法
1、替换法：
土豆>马铃薯
马铃薯>土豆
2、同义法：
F1、一级方程式
海南、南海、海南省
》测试自定义的分析器是否有效
GET test1/_analyze
{
“analyzer”: “ik_syno”,
“text”:“dogs”
}
GET test1/_analyze
{
“analyzer”: “ik_syno_smart”,
“text”:“参观F1比赛”
}
2.映射字段
###start
PUT test1/_mapping
{
“dynamic”:false,
“properties”:{
“pid”:{
“type”:“long”
},
“title”:{
“type”:“text”,
“analyzer”:“ik_syno”,
“search_analyzer”:“ik_syno”,
“fields”:{
“keyword”:{
“type”:“keyword”
}
}
},
“content”:{
“type”:“text”,
“analyzer”:“ik_syno”,
“search_analyzer”:“ik_syno”
},
“date”:{
“type”:“date”
}
}
}
###end
》查看字段
GET test1/_mapping
》测试字段分析器是否有效
GET test1/_analyze
{
“field”: “title”,
“text”: “参观F1比赛”
}
》添加测试数据
###start
POST /_bulk
{“create”:{"_index":“test1”,"_id":1}}
{“pid”:1,“title”:“米奇的花园 mickey liked garden AND dogs”,“date”:“2019-01-13”}
{“create”:{"_index":“test1”,"_id":2}}
{“pid”:2,“title”:“参观F1比赛”,“date”:“2019-01-14”}
{“create”:{"_index":“test1”,"_id":3}}
{“pid”:3,“title”:“参观一级方程式比赛”,“date”:“2019-01-15”}
{“create”:{"_index":“test1”,"_id":4}}
{“pid”:4,“title”:“北国雪花”,“date”:“2019-01-13”}
###end
》查看数据
GET /test1/_search
{
“query”: {“match_all”: {}}
}
》F1，花、like、dog
GET test1/_search
{
“query”: {
“match”:{
“title”:“一级方程式”
}
}
}
》至此 基本就可以支持中英的 "全文搜索引擎”基本搭建完成，接下来查查
elasticsearch常用的查询使用
5.elasticsearch常用的查询使用
5.1.term词条查询
》term（词条查询）的特点是不分词查询 精准查询
GET test1/_search
{
“query”:{
“term”:{
“title”:“北国雪花”
}
}
}
》上面的查询不到数据，因为在es没有"北国雪花"这个索引词条。
GET test1/_search
{
“query”:{
“term”:{
“title.keyword”:“北国雪花”
}
}
}
POST test1/_doc/5
{“pid”:5,“title”:“月季花”}
GET test1/_search
{
“query”:{
“term”:{
“title”:“月季花”
}
}
}
GET /test1/_analyze
{
“text”: “月季花”,
“analyzer”: “ik_syno_smart”
}
5.2.多词条查询（terms）
多词条查询允许匹配那些在内容中含有某些词条的文档。词条查询允许匹配单个未经分析的
词条，多词条查询可以用来匹配多个这样的词条
GET test1/_search
{
“query”:{
“terms”:{
“title”:[“北国雪花”,“月季花”]
}
}
}
GET test1/_search
{
“query”:{
“terms”:{
“pid”:[“1”,“2”,“3”]
}
}
}
GET test1/_search
{
“query”:{
“terms”:{
“date”:[“2019-01-13”]
}
}
}
5.3.match_all查询
match_all 查询是Elasticsearch中最简单的查询之一。它使我们能够匹配索引中的所有文件
GET /test1/_search
{
“query”: {“match_all”: {}}
}
GET /sipa_photo/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“size”:20,
“from”: 2,
“sort”: [
{
“photoid”: {“order”: “desc”},
“moddate”: {“order”:“asc”}
}
],
“_source”: [“title”,“photoid”,“ifmod”,“moddate”]
}
5.4.match查询
match 查询把 query 参数中的值拿出来，加以分析，然后构建相应的查询。使用 match 查询
时，Elasticsearch将对一个字段选择合适的分析器，所以可以确定，传给 match 查询的词条将被建
立索引时相同的分析器处理。
GET test1/_search
{
“query”: {
“match”:{
“title”:{
“query”: “like dog 南海”,
“operator”: “and”
}
}
}
}
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“match”:{
“title”:{
“query”: “黑龙江 森林公园”,
“operator”: “and”,
“cutoff_frequency”: 0.001,
“zero_terms_query”:“none”,
“minimum_should_match”: “75%”
}
}
}
}
与term精确查询不同，对于match查询，只要被查询字段中存在任何一个词项被匹配，就会搜索到该文档。
operator ：此参数可以接受 or 和 and ，控制用来连接创建的布尔条件的布尔运算符。默
认值是 or 。如果希望查询中的所有条件都匹配，可以使用 and 运算符。
cutoff_frequency：该参数允许将查询分解成两组：一组低频词和一组高频词，
cutoff_frequency 配置有两种形式
指定为一个分数（ 0.01 ）表示出现频率
指定为一个正整数（ 5 ）则表示出现次数
这种方式已在最新版本弃用，建意：match prhase
zero_terms_query ：该参数允许指定当所有的词条都被分析器移除时（例如，因为停
止词），查询的行为。它可以被设置为 none 或 all ，默认值是 none 。在分析器移除所有查
询词条时，该参数设置为 none ，将没有文档返回；设置为 all ，则将返回所有文档
minimum_should_match：表示字段匹配的数量
minimum_should_match配置有两种形式
指定为一个分数（ 70% ）表示出现频率
指定为一个正整数（ 2 ）则表示出现次数,表示分词必须匹配查询条件的数量为2。即分词在有两个相同的
minimum_should_match 属性值，默认值是1，如果设置其值为2，表示分词必须匹配查询条件的数量为2
5.5.multi_match查询
匹配多个字段
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“multi_match”:{
“query”: “景山公园”
, “fields”: [“title”,“gtitle”]
,“operator”: “and”,
“minimum_should_match”: “75%”
}
},
“_source”: [“title”,“photoid”,“ifmod”,“moddate”]
}
5.7.match_phrase：短语匹配，近似匹配
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留包含了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。
就是将多个term作为一个短语
{
“query”:{
“mathc_phrase” :{
“title” :{
“query”:“crime and punishment”,
“slop”:“1” – 一个整数值，构建短语时，中间允许的未知词条数。默认为0
“analyzer”:"" – 分析时用到的分析器
}
}
}
}
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“title”:“景山公园”
}
}
}
5.8.复合查询:bool、constant_score
1.constant_score:精确值查询，表示查询以非评分模式进行，这样可以省掉评分过程，提高查询速度
constant_score 查询封装了另一个查询（或过滤），并为每一个所封装查询（或过滤）返
回的文档返回一个常量得分。它允许我们严格控制与一个查询或过滤匹配
常用的过滤器包含 term 、 terms 、 range
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“constant_score”: {
“filter”: {
“term”:{
“syspid”:24696809
}
}
}
}
}
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“constant_score”: {
“filter”: {
“term”:{
“upip”:“60.181.137.129”
}
}
}
}
}
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“constant_score”: {
“filter”: {
“term”:{
“syspid”:24696809
}
}
}
}
}
2.bool
通过布尔查询来封装无限数量的查询
should:查询可能被匹配，也可能不被匹配。被匹配的 should 节点数目
由 minimum_should_match 参数控制。
minimum_should_match ：此参数的值描述了文档被视为匹配时，应该匹配的 should
子句的最少数量。举例来说，它可以是个整数值，比如2，也可以是个百分比，比如75%。
must:查询必须匹配
must_not:查询必须不被匹配
####查询字段不为空
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: {
“exists”: {
“field”: “字段名”
}
}
}
}
}
注意：而exists只能过滤掉为 null 的字段，其中不包括“”或“null”，
如果要过滤空的字符串应使用filter
##查询city不为空
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must_not”: [
{
“bool”: {
“filter”: {
“term”: {
“city”: " "
}
},
“must”: [
{
“exists”: {
“field”: “city”
}
}
]
}
}]
}
}
}
#查询多个字段中有"景山公园",并且“keyword":有”万春亭“，
#按 photoid:排序
#过虑 ifmod = 1
#过虑 时间： 1557572447 - 1569941452
#过虑 photoid: 22905029 - 23724282
#过虑 pfcate ：GNXW
#过虑 pindex：1
GET sipa_photo/_search
{
“query”: {
“bool”: {
"should": [{"multi_match":{"query": "景山公园", "fields": ["title","gtitle","gcontent"],"operator": "and","minimum_should_match": "75%"}}],"must": [{"match": {"keyword":{"query": "万春亭","minimum_should_match":"75%"}}}],"filter": [[{"range":{"moddate":{"from":1557572447,"to":1569941452}}},{"range":{"photoid":{"from":22905029,"to":23724282}}}],[{"terms":{"pfcate.keyword":["GNXW"]}},{"term":{"pindex":1}}]]}
},
“sort”: [
{
“photoid”: {
“order”: “desc”
}
}
],
“_source”: [“photoid”,“pfcate”,“pindex”,“title”,“moddate”,“keyword”]
,“size”:100
}
bool复合查询2
{
“query”: {
“bool”: {
“should”: [{
“match_phrase”: {
“title”: “景山公园”
}
}, {
“match_phrase”: {
“gtitle”: “景山公园”
}
}, {
“match_phrase”: {
“keyword”: “景山公园”
}
}, {
“match_phrase”: {
“gcontent”: “景山公园”
}
}],
“minimum_should_match”: 1,
“filter”: [
[{
“term”: {
“ifmod”: “1”
}
}]
]
}
},
“size”: “30”,
“from”: 0,
“sort”: [{
“moddate”: {
“order”: “desc”
}
}]
}
5.9.超过 1万条数据显示
初始搜索请求应该在查询中指定 scroll 参数，这可以告诉 Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久，如 ?scroll=1m。1m表示 接收1分钟内的scroll请求。
GET sipa_photo/_search?scroll=1m
{
“query”: {
“multi_match”:{
“query”: “景山公园”
, “fields”: [“title”,“gtitle”,“gcontent”]
,“operator”: “or”,
“minimum_should_match”: “75%”
}
},
“_source”: [“title”,“photoid”,“ifmod”,“moddate”]
}
POST /_search/scroll
{
“scroll”:“1m”,
“scroll_id”:“DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAmRcWOVNRaE1sQXNUdjJ4TU9Rc0dpQzdpQQ==”
}
POST 可以使用
URL不应该包含 index 或者 type 名字——这些都指定在了原始的 search 请求中。
scroll 参数告诉 Elasticsearch 保持搜索的上下文等待另一个 1m
scroll_id 参数
后续
elasticsearch 集群的管理
集群节点监控、水平扩展、节点分片管理、搜索路由选择、数据恢复、分片转移等等
elasticsearch 近实时大日志分析
数据采集（filebast、logstash）、实时分析、显示统计