Elastic stack 技术栈学习（七）—— kibana中索引的基本操作（创建、删除、更新、查看）以及文档的基本操作

玛丽莲茼蒿 2023-04-20 原文

一、Restful风格

在kibana的创建索引、修改索引、删除索引等操作时，要严格遵循上面url地址的各个字段。

二、关于索引的基本操作

1. 创建

（1）创建索引

找到Dev tool（开发工具），左栏就是发送JSON格式的命令的，点击绿色的三角形发送命令，右栏是返回结果。

PS：对于kibana7.0以后的版本，索引的type字段被省略掉了，或者说默认是_doc类型。上面的命令可以改成

POST /test1/zxf
POST /test1/_doc/zxf

然后，在head里查看一下

（2）创建索引规则

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

在head里查看一下，test2这个索引里没有文档，是空的。

2.GET获取信息

（1）获得索引信息

获取索引信息，我们在创建test1时没有指明文档内各个字段的类型，创建test2时，通过规则指定了文档内各个字段的类型（long,text,text）。分别获取看一下区别。

① test2：创建时指定了各个字段的类型。自然返回的结果和我们在上文规定的一样。

② test1：创建时没有指明各个字段的类型。从返回的结果可以看出，es默认识别出并赋予了"name""year"等字段的类型

（2）获得文档信息

GET不仅可以获取索引信息，还可以具体到索引中每个文档的信息。

这里的文档类型type1写成_doc就行。

（3）补充常用命令 GET _cat/... 获取es集群的信息

查看集群的健康值：

GET _cat/health

查看es包含的所有索引的信息：

GET _cat/indices?v

3. 使用POST命令更新文档

POST test1/_doc/zxf/_update
{
  "doc":{
    "name":"修改后的name"
  }
}

提交后，返回的结果可以看出修改成功。

然后去head里面确认一下

4. 删除

（1）删除索引

DELETE test2

回到head确认一下，test2这个索引不在了。

当然，除了在kibana中通过发送json命令的形式删除索引，在head中也可以手动删除，操作如下

（2）删除索引中的某个文档

DELETE test1/_doc/zxf

回到head确认一下，文档没有了

三、关于文档的基本操作

1、PUT/POST创建文档

前面创建索引的时候已经顺便讲过了如何创建文档，比如

PUT test1/_doc/zxf
{
  "name":"zxf",
  "year":2022,
  "month":1,
  "date":25
}
 
PUT test1/_doc/wanna_sleep
{
  "name":"wanna sleep",
  "year":2022,
  "month":1,
  "date":25
}

2、GET获取文档

GET test1/_doc/morning

3、POST更新文档

同上文，

POST test1/_doc/zxf/_update
{
  "doc":{
    "name":"修改后的name"
  }
}

4、简单的搜索

（1）在索引中根据关键字搜索文档

# 搜索类型为type1的索引test1中，name字段值为zxf的文档
GET test1/type1/_search?q=name:zxf

# 搜索类型为type1的索引test1中，year字段值为2022的文档
GET test1/type1/_search?q=year:2022

这里存在一个问题，如果没有给es安装分析器插件的话，就不能实现部分匹配，比如说通过name字段搜索，必须在命令中给出完整name才能匹配到。为了实现部分匹配，我决定安装一个分词器。

elastic stack技术栈学习（八）—— 安装elasticsearch IK分词器（一个插件）_玛丽莲茼蒿的博客-CSDN博客

安装完毕后可以实现部分匹配了。

需要注意的是，部分匹配是根据字典进行拆分的，默认的英文字典有一些“呆板”，还无法实现像百度、谷歌那样的部分匹配。比如上面的查询我不用wanna，而是只输入wann，是查不到的，除非手动将wann加入字典。

我又添加了如下两个中文name字段用来测试分词器。

通过匹配的结果可以看出来，分词器既拆分了我们输入的关键字，也拆分了被查询的name字段。

5、复杂搜索

（1）模糊查询

和MySQL一样，es使用query进行查询。elastic stack提供了很多匹配方式的API。

match是模糊查询：输入“敬业福”，相当于SQL语句的 WHERE name LIKE '%敬业福%' OR LIKE '%敬业%' OR LIKE '敬' OR LIKE '业' OR LIKE '业'（和SQL不同的是，es的模糊查询会分词）

term是精确查询：输入“我想要敬业福”，相当于SQL语句的 WHERE name = '我想要敬业福'

我们先采用match模糊查询方式去匹配：

GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "福"
    }
  }
}

（2）过滤不想看的字段

如果我们只想看查询结果的name字段和year字段，不想看其他month、date字段，可以使用过滤器。

GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "福"
    }
  },
  "_source":["name","year"]
}

（3）排序

为了测试，索引test1的文档更改如下：

实现先按照月份再按照日期的倒序排序：


GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "福"
    }
  },
  "sort":[
    {
      "month":{
        "order":"desc"  # 升序是"asc"
      },
      "date":{
        "order":"desc"
      }
    }
  ]
}

（4）分页查询

下面是百度的分页：

GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "福"
    }
  },
  "_source":["name","month"],
  "sort":[
    {
      "month":{
        "order":"desc"
      }
    }
  ],
  "from":0,
  "size":3
}

注意，返回的查询结果下标从0开始。

（5）布尔值bool查询

1) must关键字：实现的是“逻辑与” AND

2) should关键字：实现的是“逻辑或”OR

3) must_not关键字：实现的是“逻辑非”NOT，name字段不带“福”字的文档被查询出来了。

4)过滤器

GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "福"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "month": {
              "gte": 3,
              "lte": 4
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

（6）模糊查询的多条件查询

多个条件直接用“空格”隔开，这一点比MySQL数据库查询方便得多。

GET test1/type1/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "福 敬业 wanna"
    }
  }
}

（7）term精确查询

先看模糊查询的结果

精确查询，没查到。必须要输入完整的“我想要敬业福”才能匹配到（相当于SQL中的 WHERE name = '我想要敬业福'）

（8）精确查询的多条件查询

模糊查询的多条件查询直接用“空格”隔开就行了，但是精确查询不能直接用空格隔开。

GET test1/type1/_search
{
 "query":{
   "bool": {
     "must": [
       {
         "term": {
           "month": 4
         }
       },
       {
         "term": {
           "date": 1
         }
       }
     ]
   }
 }
}

（9）高亮查询及自定义高亮样式

通过增加前标签和后标签自定义高亮的颜色等样式：

GET test1/type1/_search
{
 "query":{
   "match": {
     "name": "敬业福"
   }
 },
 "highlight":{
   "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
   "post_tags": "</p>", 
   "fields": {
     "name": {}
   }
 }
}

mdash Elastic xff 34 x-oss-process restful 大数据 ELK elasticsearch

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