elasticsearch的使用

antoneo發表於2018-09-15

下載地址：www.elastic.co/downloads/e…

elastic版本為6.3，當前使用的jdk1.8 啟動： windows : bin/elasticsearch或者bin/elasticsearch.bat linux: ./bin/elasticsearch linux下需要注意一下，不能以root使用者來啟動elastic，還有可能出現一下錯誤：

     ERROR: [2] bootstrap checks failed
     [1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
     [2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
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①編輯 /etc/security/limits.conf，追加以下內容；

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
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②此檔案修改後需要重新登入使用者，才會生效編輯 /etc/sysctl.conf，追加以下內容： vm.max_map_count=655360 儲存後，執行： sysctl -p 重新啟動，成功。

curl方式的話windows下需要安裝curl（curl.haxx.se/download.ht… 這個是防止中文亂碼的） elasticsearch的也可以用chrome外掛（elasticsearch head chrome）來配合使用，比起安裝更加的方便(推薦這個) 也可以使用kibana(下載地址：www.elastic.co/downloads/k…) 下載完之後只需要在config/kibana.yml中配置elasticsearch.url: "http://localhost:9200"，然後執行bin/kibana.bat即可 postman也行哦

開始正文了

檢視當前版本

GET localhost:9200
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{
"name": "0HWXFLZ",
"cluster_name": "elasticsearch",
"cluster_uuid": "PDSH3gwjQtCa2QXLUruiAg",
"version": {
"number": "6.3.0",
"build_flavor": "default",
"build_type": "zip",
"build_hash": "424e937",
"build_date": "2018-06-11T23:38:03.357887Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "7.3.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
},▸
"tagline": "You Know, for Search"
}
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elastic預設埠號是9200，需要更改的話可去config/elasticsearch.yml下修改 elastic預設只允許本機訪問，如果需要遠端訪問，可以修改安裝目錄下的 config/elasticsearch.yml檔案，去掉network.host註釋，將它的值改成0.0.0.0，重啟Elastic即可，0.0.0.0是允許所有的ip訪問，線上服務設定具體的ip

建立一個索引

  PUT localhost:9200/test
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{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "test"
}
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刪除一個索引

DELETE localhost:9200/test
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 {
  "acknowledged": true
 }
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設定中文分詞（ik）前往https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik下載對應的版本（我這裡下載的是6.3對應的，一定要注意哦，目前elastic的版本已經是6.4了，但是ik我看的時候master分支上才支援到6.3，果斷把elastic切回到6.3了），下載後執行mvn clean package，從target/release資料夾中吧 elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip檔案複製解壓到plugins/ik（ik是新建的資料夾），重啟elastic 如果需要新增自定義詞典或者停用詞，在plugins/ik/config裡面extra_main.dic和stopword.dic裡面加，記得重啟elastic
```
POST localhost:9200/_analyze 
json引數:{"analyzer":"ik_smart","text":"我是中國人"}
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```

 {
   "tokens": [
       {
           "token": "我",
           "start_offset": 0,
           "end_offset": 1,
           "type": "CN_CHAR",
           "position": 0
       },
       {
           "token": "是",
           "start_offset": 1,
           "end_offset": 2,
           "type": "CN_CHAR",
           "position": 1
       },
       {
           "token": "中國人",
           "start_offset": 2,
           "end_offset": 5,
           "type": "CN_WORD",
           "position": 2
       }
   ]
}
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  POST localhost:9200/_analyze
  json引數： {"analyzer":"ik_max_word","text":"我是中國人"}
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{
    "tokens": [
        {
            "token": "我",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "是",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "中國人",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "中國",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "國人",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 4
        }
    ]
}
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通過上面兩個例子，對分詞器的兩種模式也很直觀的比較了下 ik_max_word(最細粒度的拆分)，ik_smart(最粗粒度的拆分)

建立一個結構化的索引新建一個名稱為accounts的 Index，裡面有一個名稱為person的 Type。person有三個欄位：user,title,desc

 PUT localhost:9200/accounts
 json引數:
 {
 "mappings": {
 	"person": {
 		"properties": {
 			"user": {
 				"type": "text",
 				"analyzer": "ik_max_word",
 				"search_analyzer": "ik_max_word"
 			},
 			"title": {
 				"type": "text",
 				"analyzer": "ik_max_word",
 				"search_analyzer": "ik_max_word"
 			},
 			"desc": {
 				"type": "text",
 				"analyzer": "ik_max_word",
 				"search_analyzer": "ik_max_word"
 			}
 		}
 	}
 }
}
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{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "accounts"
}
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上面程式碼中，analyzer是欄位文字的分詞器，search_analyzer是搜尋詞的分詞器。ik_max_word分詞器是外掛ik提供的最細粒度劃分，可以對文字進行最大數量的分詞

在實際使用中可能需要對部分欄位不分詞，舊版本的使用方式是在建立索引的時候

{
	"mappings": {
		"person": {
			"properties": {
				"user": {
					"type": "text",
					"index": "not_analyzed"
				}
			}
		}
	}
}
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現已將index欄位已將取消了，如需設定部分欄位不分詞，只需將type的值設定成“keyword” { "mappings": { "person": { "properties": { "user": { "type": "keyword" } } } } } 6. 增加資料向指定的 /Index/Type 傳送 PUT 請求，就可以在 Index 裡面新增一條記錄。比如，向/accounts/person傳送請求，就可以新增一條人員記錄。

PUT localhost:9200/accounts/person/1
json引數:
{
  "user": "張三",
  "title": "工程師",
  "desc": "資料庫管理"
}
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{
	"_index": "accounts",
	"_type": "person",
	"_id": "1",
	"_version": 4,
	"result": "created",
	"_shards": {
		"total": 2,
		"successful": 1,
		"failed": 0
	},
	"_seq_no": 3,
	"_primary_term": 1
}
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注意，給定id的時候需要使用put方式；不給id時需要使用post方式，同時會自動生成一串字串作為id

POST localhost:9200/accounts/person
json引數：
{
  "user": "李四",
  "title": "工程師",
  "desc": "資料庫管理，軟體開發"
}
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{
	"_index": "accounts",
	"_type": "person",
	"_id": "lqa7zGUBG3ypptj7Z0wn",
	"_version": 1,
	"result": "created",
	"_shards": {
		"total": 2,
		"successful": 1,
		"failed": 0
	},
	"_seq_no": 0,
	"_primary_term": 1
}
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刪除記錄刪除一條記錄刪除id為1的資料

DELETE localhost:9200/accounts/person/1
複製程式碼

{
	"_index": "accounts",
	"_type": "person",
	"_id": "1",
	"_version": 6,
	"result": "deleted",
	"_shards": {
		"total": 2,
		"successful": 1,
		"failed": 0
	},
	"_seq_no": 6,
	"_primary_term": 1
}
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條件刪除刪除user="張三"的資料

POST  localhost:9200/accounts/person/_delete_by_query
json引數：
{
  "query":{
     "term":{
        "user":"張三"
     }
   }
}
複製程式碼

{
	"took": 206,
	"timed_out": false,
	"total": 11,
	"deleted": 11,
	"batches": 1,
	"version_conflicts": 0,
	"noops": 0,
	"retries": {
		"bulk": 0,
		"search": 0
	},
	"throttled_millis": 0,
	"requests_per_second": -1,
	"throttled_until_millis": 0,
	"failures": []
}
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我之前用不給id的方式新增了很多條資料，所以這裡刪除了11條記錄

刪除某個索引的全部資料

POST  localhost:9200/accounts/person/_delete_by_query
json資料：
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
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修改記錄修改一條記錄先新增一條記錄

PUT localhost:9200/accounts/person/2
json引數：
{
  "user": "測試",
  "title": "test",
  "desc": "test"
}
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新增完成，再改

PUT localhost:9200/accounts/person/2
json引數：
{
  "user": "張三",
  "title": "工程師",
  "desc": "測試試吃"
}
複製程式碼

{
	"_index": "accounts",
	"_type": "person",
	"_id": "2",
	"_version": 2,
	"result": "updated",
	"_shards": {
		"total": 2,
		"successful": 1,
		"failed": 0
	},
	"_seq_no": 8,
	"_primary_term": 1
}
複製程式碼

或者

PUT localhost:9200/accounts/person/_update
json引數：
{
  "doc":{
    "user": "張三改"
  }
}
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批量修改
把李四都改成李四1

PUT localhost:9200/accounts/person/_update_by_query
json引數:
{
  "query": {
    "term": {
      "user": "李四"
    }
  },
  "script": {
    "lang": "painless",
    "inline": "ctx._source.user=params.last",
    "params": {
      "last": "李四1"
    }
  }
}
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{
	"took": 122,
	"timed_out": false,
	"total": 9,
	"updated": 9,
	"deleted": 0,
	"batches": 1,
	"version_conflicts": 0,
	"noops": 0,
	"retries": {
		"bulk": 0,
		"search": 0
	},
	"throttled_millis": 0,
	"requests_per_second": -1,
	"throttled_until_millis": 0,
	"failures": []
}
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返回結果顯示更新了9條記錄

查詢重新整理下資料

先刪除所有的資料....
POST localhost:9200/accounts/person/_delete_by_query
json引數：
{
  "query":{
      "match_all":{}
  }
}

然後新增5條資料進去(簡單點寫了)
PUT localhost:9200/accounts/person/1   {"user":"張三","title":"工程師","desc":"測試試吃"}
PUT localhost:9200/accounts/person/2   {"user":"測試","title":"test","desc":"test"}
PUT localhost:9200/accounts/person/3   {"user":"張三","title":"工程師","desc":"資料庫管理"}
PUT localhost:9200/accounts/person/4   {"user":"李四","title":"工程師","desc":"資料庫管理，軟體開發"}
PUT localhost:9200/accounts/person/5   {"user":"李四","title":"測試工程師","desc":"資料庫管理，軟體開發"}
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查詢某個索引下的所有記錄

GET localhost:9200/accounts/_search
複製程式碼

{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 5,
		"successful": 5,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": 5,
		"max_score": 1,
		"hits": [{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "5",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"user": "李四",
					"title": "測試工程師",
					"desc": "資料庫管理，軟體開發"
				}
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "2",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"user": "測試",
					"title": "test",
					"desc": "test"
				}
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "4",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"user": "李四",
					"title": "工程師",
					"desc": "資料庫管理，軟體開發"
				}
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "1",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "測試試吃"
				}
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "3",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "資料庫管理"
				}
			}
		]
	}
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條件查詢查詢 user="張三"

POST localhost:9200/accounts/person/_search
json引數：
{
  "query":{
    "match":{
        "user":"張三"
    }
  }
}
複製程式碼

{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 5,
		"successful": 5,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": 2,
		"max_score": 0.5753642,
		"hits": [{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "1",
				"_score": 0.5753642,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "測試試吃"
				}
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "3",
				"_score": 0.5753642,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "資料庫管理"
				}
			}
		]
	}
}
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查詢 user="張三" 並按id倒序

POST localhost:9200/accounts/person/_search
json引數：
{
      "query":{
            "match":{
                  "user":"張三"
            }
        },
        "sort":[ {
                  "_id":{
                        "order":"desc"
                    }
        }]
}
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{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 5,
		"successful": 5,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": 2,
		"max_score": null,
		"hits": [{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "3",
				"_score": null,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "資料庫管理"
				},
				"sort": [
					"3"
				]
			},
			{
				"_index": "accounts",
				"_type": "person",
				"_id": "1",
				"_score": null,
				"_source": {
					"user": "張三",
					"title": "工程師",
					"desc": "測試試吃"
				},
				"sort": [
					"1"
				]
			}
		]
	}
}
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檢索查詢高亮顯示先準備一份資料：

PUT localhost:9200/accounts/person/6
json引數：
 {
  "user":"test",
  "title":"高亮測試1",
  "desc":"原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會出事9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。有關負責人透露了與肅清蘇榮案餘毒有關的重要資訊，表示“堅決全面徹底肅清蘇榮任人唯親、搞團團夥夥的餘毒，切實把正氣充盈的選人用人風氣樹起來”。“蘇榮身為黨的高階領導幹部，無視黨的政治規矩，嚴重違反組織紀律，大肆賣官鬻爵，帶壞了幹部隊伍，敗壞了社會風氣；自身嚴重腐敗，並支援、縱容親屬利用其特殊身份擅權干政，謀取鉅額非法利益，嚴重破壞了黨內政治生活，損害了當地政治生態，性質極其嚴重，影響十分惡劣。”2015年2月，中央紀委釋出了蘇榮嚴重違紀違法被開除黨籍和公職的通報。江西此次釋出會上，有關負責人通報了近年來查處涉蘇榮案相關人員違紀違法問題的情況，包括“對涉及蘇榮案的43名黨員領導幹部依紀依法作出嚴肅處理，其中，因嚴重違紀並涉嫌犯罪已移送司法機關處理9人，給予黨紀政紀處分16人，了結處理18人”“對中央巡視組指出的11名‘帶病提拔’幹部開展倒查，對涉及行賄買官的71人作出嚴肅處理，對全省甄別的16名縣處級‘帶病提拔’物件選任過程進行倒查，對41名相關責任人作出了處理”等。這些數字，足見蘇榮“大肆賣官鬻爵”到了何種地步，足見蘇榮腐敗案對江西政治生態的汙染之深以及對江西的負面影響之大。從蘇榮案，可以清楚地看到“搞任人唯親、排斥異己”“搞團團夥夥、拉幫結派”的嚴重危害性。再觀察黨的十八大以來查處的“系統性腐敗”“塌方式腐敗”等大案要案，其背後往往都有無視黨的政治紀律、政治規矩的“一霸手”坐鎮的“山頭”“碼頭”，有把黨內同志關係搞成人身依附關係、培植個人勢力、結成利益同盟的“圈子”“團伙”。這些問題，嚴重破壞黨的團結和集中統一，嚴重損害黨內政治生態和黨的形象，嚴重影響黨和人民事業發展。全面從嚴治黨，嚴肅黨內政治生活，必須堅決防止和反對宗派主義、山頭主義，必須採取有力措施防範和遏制小圈子、小團伙。《關於新形勢下黨內政治生活的若干準則》在“嚴明黨的政治紀律”部分強調，“黨員、幹部特別是高階幹部不準在黨內搞小山頭、小圈子、小團伙，嚴禁在黨內拉私人關係、培植個人勢力、結成利益集團。對那些投機取巧、拉幫結派、搞團團夥夥的人，要嚴格防範，依紀依規處理。”新修訂的《中國共產黨紀律處分條例》第四十九條、第五十條分別針對“在黨內搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派、培植個人勢力等非組織活動，或者通過搞利益交換、為自己營造聲勢等活動撈取政治資本的”“黨員領導幹部在本人主政的地方或者分管的部門自行其是，搞山頭主義，拒不執行黨中央確定的大政方針，甚至揹著黨中央另搞一套的”等行為作出了處分規定。訊號十分清晰：黨內絕不允許搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派，絕不允許搞山頭主義，搞了就是違反政治紀律。奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會出事！來源：王璐 張碩/中國紀檢監察報責任編輯：張申"
}
複製程式碼

簡單搜尋一下desc中含有“出事”的資訊

POST localhost:9200/accounts/person/_search
json引數:
{
"query":{
   "match_phrase":{
      "desc":"出事"
   }
 }
}
複製程式碼

{
	"took": 8,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 5,
		"successful": 5,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": 1,
		"max_score": 0.87072283,
		"hits": [{
			"_index": "accounts",
			"_type": "person",
			"_id": "6",
			"_score": 0.87072283,
			"_source": {
				"user": "test",
				"title": "高亮測試1",
				"desc": "原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會出事9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。有關負責人透露了與肅清蘇榮案餘毒有關的重要資訊，表示“堅決全面徹底肅清蘇榮任人唯親、搞團團夥夥的餘毒，切實把正氣充盈的選人用人風氣樹起來”。“蘇榮身為黨的高階領導幹部，無視黨的政治規矩，嚴重違反組織紀律，大肆賣官鬻爵，帶壞了幹部隊伍，敗壞了社會風氣；自身嚴重腐敗，並支援、縱容親屬利用其特殊身份擅權干政，謀取鉅額非法利益，嚴重破壞了黨內政治生活，損害了當地政治生態，性質極其嚴重，影響十分惡劣。”2015年2月，中央紀委釋出了蘇榮嚴重違紀違法被開除黨籍和公職的通報。江西此次釋出會上，有關負責人通報了近年來查處涉蘇榮案相關人員違紀違法問題的情況，包括“對涉及蘇榮案的43名黨員領導幹部依紀依法作出嚴肅處理，其中，因嚴重違紀並涉嫌犯罪已移送司法機關處理9人，給予黨紀政紀處分16人，了結處理18人”“對中央巡視組指出的11名‘帶病提拔’幹部開展倒查，對涉及行賄買官的71人作出嚴肅處理，對全省甄別的16名縣處級‘帶病提拔’物件選任過程進行倒查，對41名相關責任人作出了處理”等。這些數字，足見蘇榮“大肆賣官鬻爵”到了何種地步，足見蘇榮腐敗案對江西政治生態的汙染之深以及對江西的負面影響之大。從蘇榮案，可以清楚地看到“搞任人唯親、排斥異己”“搞團團夥夥、拉幫結派”的嚴重危害性。再觀察黨的十八大以來查處的“系統性腐敗”“塌方式腐敗”等大案要案，其背後往往都有無視黨的政治紀律、政治規矩的“一霸手”坐鎮的“山頭”“碼頭”，有把黨內同志關係搞成人身依附關係、培植個人勢力、結成利益同盟的“圈子”“團伙”。這些問題，嚴重破壞黨的團結和集中統一，嚴重損害黨內政治生態和黨的形象，嚴重影響黨和人民事業發展。全面從嚴治黨，嚴肅黨內政治生活，必須堅決防止和反對宗派主義、山頭主義，必須採取有力措施防範和遏制小圈子、小團伙。《關於新形勢下黨內政治生活的若干準則》在“嚴明黨的政治紀律”部分強調，“黨員、幹部特別是高階幹部不準在黨內搞小山頭、小圈子、小團伙，嚴禁在黨內拉私人關係、培植個人勢力、結成利益集團。對那些投機取巧、拉幫結派、搞團團夥夥的人，要嚴格防範，依紀依規處理。”新修訂的《中國共產黨紀律處分條例》第四十九條、第五十條分別針對“在黨內搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派、培植個人勢力等非組織活動，或者通過搞利益交換、為自己營造聲勢等活動撈取政治資本的”“黨員領導幹部在本人主政的地方或者分管的部門自行其是，搞山頭主義，拒不執行黨中央確定的大政方針，甚至揹著黨中央另搞一套的”等行為作出了處分規定。訊號十分清晰：黨內絕不允許搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派，絕不允許搞山頭主義，搞了就是違反政治紀律。奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會出事！來源：王璐 張碩/中國紀檢監察報責任編輯：張申"
			}
		}]
	}
}
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以上返回結果查詢出剛我們建立的那條資料，接下來我們使用預設的高亮顯示，再次查詢

POST localhost:9200/accounts/person/_search
json引數：
{
"query":{
   "match_phrase":{
      "desc":"出事"
   }
 },
 "highlight":{
   "fields":{
     "desc":{}
   }
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				"title": "高亮測試1",
				"desc": "原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會出事9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。有關負責人透露了與肅清蘇榮案餘毒有關的重要資訊，表示“堅決全面徹底肅清蘇榮任人唯親、搞團團夥夥的餘毒，切實把正氣充盈的選人用人風氣樹起來”。“蘇榮身為黨的高階領導幹部，無視黨的政治規矩，嚴重違反組織紀律，大肆賣官鬻爵，帶壞了幹部隊伍，敗壞了社會風氣；自身嚴重腐敗，並支援、縱容親屬利用其特殊身份擅權干政，謀取鉅額非法利益，嚴重破壞了黨內政治生活，損害了當地政治生態，性質極其嚴重，影響十分惡劣。”2015年2月，中央紀委釋出了蘇榮嚴重違紀違法被開除黨籍和公職的通報。江西此次釋出會上，有關負責人通報了近年來查處涉蘇榮案相關人員違紀違法問題的情況，包括“對涉及蘇榮案的43名黨員領導幹部依紀依法作出嚴肅處理，其中，因嚴重違紀並涉嫌犯罪已移送司法機關處理9人，給予黨紀政紀處分16人，了結處理18人”“對中央巡視組指出的11名‘帶病提拔’幹部開展倒查，對涉及行賄買官的71人作出嚴肅處理，對全省甄別的16名縣處級‘帶病提拔’物件選任過程進行倒查，對41名相關責任人作出了處理”等。這些數字，足見蘇榮“大肆賣官鬻爵”到了何種地步，足見蘇榮腐敗案對江西政治生態的汙染之深以及對江西的負面影響之大。從蘇榮案，可以清楚地看到“搞任人唯親、排斥異己”“搞團團夥夥、拉幫結派”的嚴重危害性。再觀察黨的十八大以來查處的“系統性腐敗”“塌方式腐敗”等大案要案，其背後往往都有無視黨的政治紀律、政治規矩的“一霸手”坐鎮的“山頭”“碼頭”，有把黨內同志關係搞成人身依附關係、培植個人勢力、結成利益同盟的“圈子”“團伙”。這些問題，嚴重破壞黨的團結和集中統一，嚴重損害黨內政治生態和黨的形象，嚴重影響黨和人民事業發展。全面從嚴治黨，嚴肅黨內政治生活，必須堅決防止和反對宗派主義、山頭主義，必須採取有力措施防範和遏制小圈子、小團伙。《關於新形勢下黨內政治生活的若干準則》在“嚴明黨的政治紀律”部分強調，“黨員、幹部特別是高階幹部不準在黨內搞小山頭、小圈子、小團伙，嚴禁在黨內拉私人關係、培植個人勢力、結成利益集團。對那些投機取巧、拉幫結派、搞團團夥夥的人，要嚴格防範，依紀依規處理。”新修訂的《中國共產黨紀律處分條例》第四十九條、第五十條分別針對“在黨內搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派、培植個人勢力等非組織活動，或者通過搞利益交換、為自己營造聲勢等活動撈取政治資本的”“黨員領導幹部在本人主政的地方或者分管的部門自行其是，搞山頭主義，拒不執行黨中央確定的大政方針，甚至揹著黨中央另搞一套的”等行為作出了處分規定。訊號十分清晰：黨內絕不允許搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派，絕不允許搞山頭主義，搞了就是違反政治紀律。奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會出事！來源：王璐 張碩/中國紀檢監察報責任編輯：張申"
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					"原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會<em>出事</em>9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。",
					"奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會<em>出事</em>！"
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預設會將檢索到的關鍵詞用標籤包住，下面我們嘗試自定義標籤

{
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		"match_phrase": {
			"desc": "出事"
		}
	},
	"highlight": {
		"pre_tags": ["<font color='red'>"],
		"post_tags": ["</font>"],
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			"desc": {}
		}
	}
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		"successful": 5,
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		"failed": 0
	},
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					"奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會<font color='red'>出事</font>！"
				]
			}
		}]
	}
}
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觀察返回結果，標籤已經換成我們要的了多關鍵詞檢索使用bool來

POST localhost:9200/accounts/person/_search { "query": { "bool": { "should": [{ "match": { "desc": "張申" } }, { "match": { "desc": "出事" } } ] } }, "highlight": { "pre_tags": [""], "post_tags": [""], "fields": { "desc": {} } } } 複製程式碼
{ "took": 55, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 2.2868469, "hits": [{ "_index": "accounts", "_type": "person", "_id": "6", "_score": 2.2868469, "_source": { "user": "test", "title": "高亮測試1", "desc": "原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會出事9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。有關負責人透露了與肅清蘇榮案餘毒有關的重要資訊，表示“堅決全面徹底肅清蘇榮任人唯親、搞團團夥夥的餘毒，切實把正氣充盈的選人用人風氣樹起來”。“蘇榮身為黨的高階領導幹部，無視黨的政治規矩，嚴重違反組織紀律，大肆賣官鬻爵，帶壞了幹部隊伍，敗壞了社會風氣；自身嚴重腐敗，並支援、縱容親屬利用其特殊身份擅權干政，謀取鉅額非法利益，嚴重破壞了黨內政治生活，損害了當地政治生態，性質極其嚴重，影響十分惡劣。”2015年2月，中央紀委釋出了蘇榮嚴重違紀違法被開除黨籍和公職的通報。江西此次釋出會上，有關負責人通報了近年來查處涉蘇榮案相關人員違紀違法問題的情況，包括“對涉及蘇榮案的43名黨員領導幹部依紀依法作出嚴肅處理，其中，因嚴重違紀並涉嫌犯罪已移送司法機關處理9人，給予黨紀政紀處分16人，了結處理18人”“對中央巡視組指出的11名‘帶病提拔’幹部開展倒查，對涉及行賄買官的71人作出嚴肅處理，對全省甄別的16名縣處級‘帶病提拔’物件選任過程進行倒查，對41名相關責任人作出了處理”等。這些數字，足見蘇榮“大肆賣官鬻爵”到了何種地步，足見蘇榮腐敗案對江西政治生態的汙染之深以及對江西的負面影響之大。從蘇榮案，可以清楚地看到“搞任人唯親、排斥異己”“搞團團夥夥、拉幫結派”的嚴重危害性。再觀察黨的十八大以來查處的“系統性腐敗”“塌方式腐敗”等大案要案，其背後往往都有無視黨的政治紀律、政治規矩的“一霸手”坐鎮的“山頭”“碼頭”，有把黨內同志關係搞成人身依附關係、培植個人勢力、結成利益同盟的“圈子”“團伙”。這些問題，嚴重破壞黨的團結和集中統一，嚴重損害黨內政治生態和黨的形象，嚴重影響黨和人民事業發展。全面從嚴治黨，嚴肅黨內政治生活，必須堅決防止和反對宗派主義、山頭主義，必須採取有力措施防範和遏制小圈子、小團伙。《關於新形勢下黨內政治生活的若干準則》在“嚴明黨的政治紀律”部分強調，“黨員、幹部特別是高階幹部不準在黨內搞小山頭、小圈子、小團伙，嚴禁在黨內拉私人關係、培植個人勢力、結成利益集團。對那些投機取巧、拉幫結派、搞團團夥夥的人，要嚴格防範，依紀依規處理。”新修訂的《中國共產黨紀律處分條例》第四十九條、第五十條分別針對“在黨內搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派、培植個人勢力等非組織活動，或者通過搞利益交換、為自己營造聲勢等活動撈取政治資本的”“黨員領導幹部在本人主政的地方或者分管的部門自行其是，搞山頭主義，拒不執行黨中央確定的大政方針，甚至揹著黨中央另搞一套的”等行為作出了處分規定。訊號十分清晰：黨內絕不允許搞團團夥夥、結黨營私、拉幫結派，絕不允許搞山頭主義，搞了就是違反政治紀律。奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會出事！來源：王璐張碩/中國紀檢監察報責任編輯：張申" }, "highlight": { "desc": [ "原標題：中紀委機關報：搞團團夥夥就是給自己挖坑埋雷，早晚會出事9月11日，江西省紀委監委、省委宣傳部聯合召開《關於堅決全面徹底肅清蘇榮案餘毒持續建設風清氣正政治生態的意見》新聞釋出會。", "奉勸那些整天琢磨著拉關係、找門路的，分析某某是誰的人、某某是哪個圈子的，絞盡腦汁想著同誰套套近乎、能抱上誰大腿的，搞這種東西就是給自己“挖坑埋雷”，早晚會出事！", "來源：王璐 張碩/中國紀檢監察報責任編輯：張申" ] } }] } } 複製程式碼
也可以

POST localhost:9200/accounts/person/_search { "query": { "bool": { "should": [{ "match": { "desc": "張申出事" } } ] } }, "highlight": { "pre_tags": [""], "post_tags": [""], "fields": { "desc": {} } } } 複製程式碼
簡書地址： www.jianshu.com/p/aa8af2e21…

參考連結:阮一峰：www.ruanyifeng.com/blog/2017/0…

使用elasticsearch，Elasticsearch Scripts disabled
2016-12-27
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ElasticSearch(六) Elasticsearch在Thinkphp5.0中的使用
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elasticsearch 的 update by query 使用案例
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Django中使用ElasticSearch
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ElasticSearch所使用的倒排索引的思想和使用場景
2016-12-10
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Elasticsearch（windows）使用入門
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使用 Java API 操作 elasticsearch
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使用elasticsearch搭建自己的搜尋系統
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elasticsearch 搜尋引擎工具的高階使用
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ElasticSearch7使用指導
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ElasticSearch基本使用姿勢二
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Elasticsearch
.Net Core中使用ElasticSearch（二）
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Elasticsearch
elasticsearch中使用runtime fields
2023-02-01
Elasticsearch
MySQL和Elasticsearch使用場景
2024-10-22
MySqlElasticsearch
elasticsearch 6.x 與elasticsearch 7.x 配置與使用（Java）
2020-01-13
ElasticsearchJava
使用Elasticsearch的動態索引和索引優化
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Elasticsearch索引優化
elasticsearch + python 如何使用非全域性的 analyzer
2023-03-07
ElasticsearchPython
在elasticsearch中簡單的使用script_fields
2023-01-31
Elasticsearch
像使用 Laravel Query 一樣的搜尋 Elasticsearch
2018-04-04
LaravelElasticsearch
Elasticsearch 的配置與使用，為了全文搜尋
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Elasticsearch、Logstash、Kibana、Filebeat的使用總結
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Elasticsearch
在Laravel專案中使用Elasticsearch
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LaravelElasticsearch
Elasticsearch 5.6 原理和使用總結
2019-02-19
Elasticsearch
Laravel 使用 Elasticsearch 全域性搜尋
2019-04-17
LaravelElasticsearch
使用Spring Boot和Elasticsearch教程
2019-01-14
Spring BootElasticsearch
ElasticSearch安裝及java Api使用
2019-01-10
ElasticsearchJavaAPI

elasticsearch的使用

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