Rest 風格說明

Rest 風格說明

一種軟體架構風格，而不是標準，只是提供了一組設計原則和約束條件。它主要用於客戶端和伺服器互動類的軟體。基於這個風格設計的軟體可以更簡潔，更有層次，更易於實現快取等機制。

基本的Rest命令說明：

基礎測試

• 關於索引的基本操作

1、建立一個索引

PUT /索引名/~型別名~/文件id
{請求體}

2、完成了自動增加索引！資料也成功的新增了，這就是我說大家在初期可以把它當作資料庫學習的原因

3、name這個欄位用不用指定型別呢。畢竟我們關係型資料庫是需要指定型別的

• 字串型別
  text、keyword
• 數值型別
  long，integer，short，byte，double，float，half float，scaled float
• 日期型別
  date
• 布林值型別
  boolean
• 二進位制型別
  binary
• 等等。。。

4、指定欄位的型別

建立規則

獲得這個規則！通過GET請求獲得具體的資訊！

5、檢視預設的資訊

如果自己的文件欄位沒有指定，那麼es就會給我們預設配置欄位型別

擴充：通過elasticsearch索引情況，通過get _cat/ 可以獲得es的當前的很多資訊

修改 提交還是使用 PUT 即可，然後覆蓋

之前的方法

新的方法

PUT /test1/type1/1
{
  "name": "hudu",
  "age": 3
}

PUT /test2/
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

GET test2

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "弧度孤鬼",
  "age": 22,
  "birth": "1998-06-01"
}

GET test3

GET _cat/health

GET _cat/indices?v

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "弧度孤鬼123",
  "age": 22,
  "birth": "1998-06-01"
}

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name": "張三"
  }
}

DELETE test1

刪除索引

通過DELETE命令實現刪除、根據你的請求來判斷刪除的是索引還是刪除文件記錄
使用restful風格是我們es推薦的

關於文件的基本操作（重點）

基本操作

1、新增資料

PUT /hudu/user/1
{
  "name": "HUDU",
  "age": 22,
  "desc": "測試",
  "tags": ["宅","夜貓子","開發"]
}

2、獲取資料 GET

GET hudu/user/1

3、更新資料 PUT
put如果不傳值，會被覆蓋，值會為空，推薦使用POST方式更新資料。

4、POST _update，推薦使用這種更新方式

5、簡單的搜尋
通過id查詢

GET hudu/user/1

簡單的條件查詢可以根據預設的對映規則，產生基本的查詢！

GET hudu/user/_search?q=name:張

複雜操作搜尋 select（排序，分頁，高亮，模糊查詢，精準查詢）

GET /hudu/user/_search
{
    "query":{
        "match": {
            "name": "李"
        }
    }
}

測試資料

輸出結構，不想要那麼多

我們之後使用Java操作es，所有的方法和物件就是在這裡面的key

分頁查詢

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 1
}

資料下標還是從0開始，和學的所有的資料結構是一樣的
/search/{current}/{pagesize}

布林值查詢

多條件查詢
must（and），所有的條件都要符合 where id=1 and name=xxx

should（or），所有的條件都要符合 where id=1 or name=xxx

must_not

過濾器 filter

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "李"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10, 
            "lte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

• gt 大於
• gte（greater than equal） 大於等於
• lt 小於
• lte（less than equal） 小於等於

匹配多個條件

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "宅 開發"
    }
  }
}

精確查詢

term查詢是直接通過倒排索引指定的詞條進行精確的查詢的！
關於分詞：

• term，直接查詢精確的
• match，會使用分詞器分析！（先分析文件，然後再通過分析的文件進行查詢！）

兩個型別 text keyword

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc"
}

PUT testdb/_doc/2
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc2"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "弧度 name"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "弧度 name"
}

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc"
}

PUT testdb/_doc/2
{
  "name": "弧度 name",
  "desc": "弧度 desc2"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "弧度 name"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "弧度 name"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "弧"
    }
  }
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc": "弧度 desc"
    }
  }
}

多個值匹配的精確查詢

PUT testdb/_doc/3
{
  "t1": "22",
  "t2": "2020-09-27"
}

PUT testdb/_doc/4
{
  "t1": "33",
  "t2": "2020-09-28"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "t1": "22"
          }
        },
        {
          "term": {
            "t1": "33"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

高亮查詢

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

GET hudu/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>", 
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

這些其實MySQL也可以做，只是MySQL效率比較低

• 匹配
• 按照條件匹配
• 精確匹配
• 區間範圍匹配
• 匹配欄位過濾
• 多條件查詢
• 高亮查詢

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