01-ElasticSearch7-Restful APIs

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# 基本查询模板

​```json
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        //filter 这后面是过滤条件
        { "term": { "uri": "111111" } }, //客户号
        {
          "range": { "rundata_date": { "gte": "20190108", "lte": "20190110" } }
        } //时间过滤，注意此字段类型，string不能过滤
      ]
    }
  },
  "aggregations": {
    //这里我主要关注一个指标，handleTime字段，标示执行时间，主要对它进行监控
    "avg_handleTime": {
      //可以自己命名
      "avg": {
        "field": "handleTime" //平均执行时间
      }
    },
    "percent_handleTime": {
      "percentiles": {
        "field": "handleTime",
        "percents": [50, 95, 99] //这个是现实 50、95、99的线，从小到大，例如到95%执行时间为1.5s，可以看满足预期的比例
      }
    },
    "min_handleTime": {
      "min": {
        "field": "handleTime" //最小执行时间
      }
    },
    "max_handleTime": {
      "max": {
        "field": "handleTime" //最大执行时间
      }
    }
  },
  "size": 0 //显示几条数据，我这里不需要显示，可以根据需要修改
}

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## /ES-API/Cluster - APIs
​```text
集群相关APIS

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Index索引，类似于Mysql  中的database

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文档相关操作APIs.

该文档对应数据库中 表的行数据 添加的数据格式为 JSON 内容

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{
	"name": "java",
	"age": 27,
	"major": "java"
}

{"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","major":"c","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"}

{"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","major":"c#","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"}

{"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","major":"++","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"}

{"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","major":"Go","hobby":"跑步、游泳"}

{"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","major":"rust","hobby":"听音乐、看电影"}

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{
	"name": "阿木",
	"age": 17,
	"level": 2,
	"major": "Go",
	"hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐",
	"analyzer": "ik_smart",
	"search_analyzer": "ik_smart"
}

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查看该索引下的全部文档

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这个会覆盖原来的 document id 003 下的数据

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{
	"name": "lucas学C++",
	"age": 17,
	"major": "Python",
	"level":1
}

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其它不变，更新部分字段数据

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{
	"doc": {
		"level": 2
	}
}

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# 1: 创建Mapping需要先创建索引.
# 2: es中对mapping的理解
（1）往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立type以及对应的mapping
（2）mapping中就自动定义了每个field的数据类型
（3）不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text
（4）exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中去；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中去。
（5）exact value和full text类型的field决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为不一样，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索。
（6）`可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和type的mapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，索引行为，分词器等等`
　　
- mapping就是index的type的元数据，每个type都有一个自己的mapping，决定了数据类型，建立倒排索引的行为，还有进行搜索的行为

　　1、mapping核心的数据类型    string，byte，short，integer，long，float，double，boolean，date
　　2、dynamic mapping
　　true or false --> boolean
　　123 　　　  --> long
　　123.45　　  --> double
　　2017-01-01  --> date
　　"hello world" --> string/text
　　3、查看mapping `GET /index/_mapping/type`
# 3：
![](https://img.cdn.apipost.cn/user/911399/1a3e29abc80f2b23.png)

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{
  "mapping": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text", // 可以进行分词查询
        "index": true // 可以索引查询
      }
    //   "age": {
    //     "type": "integer",
    //     // "index": true
    //   },
    //   "major": {
    //     "type": "text",
    //     // "index": true
    //   }
    }
  }
}

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`在logstash可以定义模版，后续在Logstash更新`

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**别名**：通过检索一个索引可以检索多个索引的数据，例如我们每天建一个索引，wsy_20211103,wsy_20211104,wsy_20211105…..

想看到所有有关wsy_*的数据，我们可以通过别名来实现

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{
    "query":{
        "match":{
            "name":"java"
        }
    }
}

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`from` 显示第几页，
`size`为每页显示几条数据

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{
	"query": {
		"match_all": {}
	},
	"from": 0, // 显示第几页
	"size": 10 // 每页页大小
}

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只显示指定字段

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{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from":0,
    "size":10,
    "_source":["name","age","major","hobby"], // 过滤
}

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{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from":0,
    "size":10,
    "_source":["name","age","major","hobby"], // 过滤
    "sort":{
        "age":{
            "order":"desc",
        }
    }
}

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{
  "query": {
    "bool": {
      //表示多个条件
      "must": [
        //must 表示多个条件同时成立  should 表示或者的意思
        {
          "match": {
            "major": "Go"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 18
          }
        }
      }
    }
  }
}

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{
  "query": {
      "match":{
          "hobby":"音乐", // 分词
      }
  }
}

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{
	"query": {
		"match": {
			"name": "lucas学ES"
		}
	}
}