上一篇文章說的的有關于Elasticsearch提供的Result fulAPi的CRUD操作的一些命令，下面和大家繼續介紹有關Elasticsearch相關的操作！

概述目錄

①Elasticsearch索引文檔添加
②Elasticsearch索引映射Mappings
③Elasticsearch索引中字段的數據類型
④Elasticsearch狀態查詢

Elasticsearch 7版本之后

Elasticsearch7版本之后創建索引注意事項:
①索引type屬性不能指定
②索引類型默認為_doc

Elasticsearch索引文檔添加

添加

添加一個ID為1的“外部”類型到引中，如下所示

# 給定索引中添加一個域（Filed:name）
$ curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/external/1?pretty' -d '{"name":"我是小明"}'

刪除

# 刪除指定索引的數據
$ curl -H "Content-Type:application/json" -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/my_index/external/1?pretty'

更新

除了能夠創建和查詢之外，我們還可以更新文檔

# 給定索引進行數據的更新操作
$ curl -H "Content-Type:application/json" -XPOST 'http://localhost:9200/my_index/external/1/_update?pretty' -d '{"name":"我是小紅"}'

Elasticsearch索引映射Mappings

Mapping就是索引庫中對文檔及其包含的字段的存儲和索引方式的定義，類似于數據庫中的表結構信息。不過es的Mapping比數據庫靈活很多，它可以自動識別字段。一般不需要指定Mapping都可以，因為es會自動根據數據格式識別它的類型，但如果你需要對某些字段添加特殊屬性（如：定義使用其它分詞器、是否分詞、是否存儲等），就必須手動添加Mapping。Mapping主要作用如下 ：
①定義Index下字段名（Field Name）
②定義字段的類型，比如數值型，字符串型、布爾型等
③定義倒排索引的相關配置，比如是否索引、記錄postion等
元字段
ES內置的已經準備好可以供用戶使用的內置關鍵字，用戶es內部相關操作。元字段有如下幾種類型：
①標識元字段（_id, _index, _type）
②來源元資源（_source，_size）
③索引元字段（_all）
④路由元字段（_routing）
⑤其他元字段（_meta）
id
document的唯一標識。它與_index和_type一起，唯一標識和定位一個document。
type
用來標識document屬于什么映射類型。該字段在6.0.0中棄用。在Elasticsearch 6.x 版本中創建的索引只能包含單個type。在5.x中創建的含有多個type的索引將繼續像以前一樣在Elasticsearch 6.x中運行。在Elasticsearch 7.0.0中刪除。
index
用來標識document屬于哪個index，是一個虛擬字段，不會被添加到索引中。
source
用于存儲原始的JSON文檔內容，本身不會被索引，但是搜索的時候被返回。如果被禁用，只知道有匹配內容，但是具體內容。
size
存儲_source字段占用的字節數。
all
該字段用于在沒有指定具體字段的情況下進行模糊搜索，可以搜索全部字段的內容。其原理是將所有字段的內容視為字符串，拼在一起放在一個_all字段上，但這個字段默認可以被分析和索引，但不會被存儲。
在Elasticsearch 6.0版本中，_all字段已經被禁用了。若要開啟，官方建議是： _all已經不允許使用了，作為替換，可以使用copy_to關鍵字來創建需要獲取的所有字段的內容。
routing
用于將文檔路由到指定的分片上。如果不指定routing的值, 默認使用文檔的id字段。如果存在父文檔則使用其_parent的編號。
可以通過為某些文檔都指定相同的路由值，來實現對這些文檔的自定義路由功能。
meta
自定義一些自定義的信息存放到這個元字段。
analyzer
指定分析器，對索引和查詢都有效
normalizer
用于解析前過濾工作，比如：把所有字符轉化為小寫。
boost
boost字段用于設置字段的權重，比如，關鍵字出現在title字段的權重是出現在content字段中權重的2倍，設置mapping如下，其中content字段的默認權重是1。
推薦在查詢時指定boost，第一中在mapping中寫死，如果不重新索引文檔，權重無法修改，使用查詢可以實現同樣的效果。
coerce
coerce屬性用于清除臟數據，coerce的默認值是true。整型數字5有可能會被寫成字符串"5"或者浮點數5.0。coerce屬性可以用來清除臟數據：
①字符串會被強制轉換為整數
②浮點數被強制轉換為整數
mapping中指定age字段是integer類型，雖然插入的數據類型是String，但依然可以插入成功。salary字段關閉了coerce，因此插入失敗。
copy_to
copy_to屬性用于配置自定義的_all字段（多個字段合并成一個超級字段）。比如，first_name和last_name可以合并為full_name字段。
doc_values
doc_values是為了加快排序、聚合操作，在建立倒排索引的時候，額外增加一個列式存儲映射，是一個空間換時間的做法。默認是開啟的，對于確定不需要聚合或者排序的字段可以關閉。
text字段不支持doc_values。
dynamic
dynamic屬性用于檢測新字段，有三個選項：
①true：新發現的字段自動添加到映射中
②false：新發現的字段被忽略，必須顯式添加字段
③strict：如果檢測到新字段，拋出異常并拒絕添加文檔。
enabled
ES默認會索引所有的字段。但是enabled為false的字段，ES會跳過字段的內容，不可以被搜索，可以從_source字段中獲取內容。
fielddata
多數字段在索引時生成doc_values，但是text字段不支持doc_values。
取而代之，text字段在查詢時會生成一個fielddata的數據結構，fielddata在字段首次被聚合、排序、或者使用腳本的時候生成。ES通過讀取磁盤上的倒排記錄表重新生成文檔詞項關系，最后在Java堆內存中排序。
text字段的fielddata屬性默認是關閉的，開啟fielddata非常消耗內存。在你開啟text字段以前，想清楚為什么要在text類型的字段上做聚合、排序操作。大多數情況下這么做是沒有意義的。
format
format屬性主要用于格式化日期
ignore_above
ignore_above用于指定字段索引和存儲的長度最大值，超過最大值的會被忽略
mapping中指定了ignore_above字段的最大長度為15，文檔種的字段大于15，因此不索引，查詢是也無法返回該條記錄。
ignore_malformed
ignore_malformed可以忽略不規則數據。給一個字段索引不合適的數據類型發生異常，導致整個文檔索引失敗。如果ignore_malformed參數設為true，異常會被忽略，出異常的字段不會被索引，其它字段正常索引。
include_in_all
include_in_all屬性用于指定字段是否包含在_all字段里面，默認開啟。
如：title 和 content 字段包含在 _all 字段里，date不包含。
include_in_all也可用于字段級別，如my_type下的所有字段都排除在_all字段之外。
index
index屬性指定字段是否索引，不索引就不可搜索，值可以為true或者false。
index_options
index_options控制索引時存儲哪些信息到倒排索引中，接受以下配置：
①docs 只存儲文檔編號
②freqs 存儲文檔編號和詞項頻率
③positions 文檔編號、詞項頻率、詞項的位置被存儲，偏移位置可用于臨近搜索和短語查詢
④offsets 文檔編號、詞項頻率、詞項的位置、詞項開始和結束的字符位置都被存儲，offsets設為true會使用Postings highlighter
fields
出于多領域應用的目的，以不同的方式對同一字段建立索引通常很有用。例如，一個string 字段可以映射為text用于全文搜索的字段，也可以映射為keyword用于排序或聚合的字段。
null_value
值為null的字段不被索引也不可以搜索，null_value參數可以讓值為null的字段顯式的可索引、可搜索。
position_increment_gap
為了支持近似或者短語查詢，text字段被解析的時候會考慮此項的位置信息。
similarity
similarity參數用于指定文檔評分模型，參數有三個：
①classic ：TF/IDF評分模型
②boolean：布爾評分模型
③BM25 ：ES和Lucene默認的評分模型
default_field自動使用BM25評分模型，classic_field使用TF/IDF經典評分模型，boolean_sim_field使用布爾評分模型。
search_analyzer
大多數情況下索引和搜索的時候應該指定相同的分析器，確保query解析以后和索引中的詞項一致。但是有時候也需要指定不同的分析器，例如使用edge_ngram過濾器實現自動補全。
默認情況下查詢會使用analyzer屬性指定的分析器，但也可以被search_analyzer覆蓋。
properties
Object類型或者nested類型，因為有層級嵌套，所以我們可以通過properties來指定這種層級嵌套關系。
store
默認情況下，字段被索引也可以搜索，但是不存儲，因為_source字段里面保存了一份原始文檔。在某些情況下，比如一個文檔里面有title、date和超大的content字段，如果只想獲取title和date。
term_vector
詞向量包含了文本被解析以后的以下信息：
①詞項集合
②詞項位置
③詞項的起始字符映射到原始文檔中的位置。
term_vector參數有以下取值：

e·g·

# 創建一個name為text的域，并且分詞類型采用IK的粗粒度分詞
$ curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT 'http://localhost:9200/my_index4' -d '{"mappings":{"properties":{"name":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word"}}}}'
# ik分詞器有兩種類型一種是ik_max_word ：粗粒度分詞（多分）一種是: ik_smart:細粒度分詞

動態Mapping

ES中有一個非常重要的特性——動態映射，即索引文檔前不需要創建索引、類型等信息，在索引的同時會自動完成索引、類型、映射的創建。映射就是描述字段的類型、如何進行分析、如何進行索引等內容。
ES在文檔中碰到一個以前沒見過的字段時，它會利用動態映射來決定該字段的類型，并自動地對該字段添加映射。這個可以通過dynamic屬性去控制，dynamic屬性為false會忽略新增的字段、dynamic屬性為strict會拋出異常。如果dynamic為true的話，es會自動根據字段的值推測出來類型進而確定mapping。
動態模板
通過 dynamic_templates，可以擁有對新字段的動態映射規則擁有完全的控制。可以設置根據字段名稱或者類型來使用一個不同的映射規則。
每個模板都有一個名字，可以用來描述這個模板做了什么。同時它有一個 mapping 用來指定具體的映射信息，和至少一個參數（比如 match）用來規定對于什么字段需要使用該模板。
模板的匹配是有順序的 - 第一個匹配的模板會被使用。

Elasticsearch索引中字段的數據類型

字段數據類型
每個字段都有一個數據type，數據類型主要有以下類型：
①數值型： long integer short float double float half_float scaled_float
②范圍型： integer_range, float_rangt, long_range, double_range, date_range, ip_range
③簡單型： text, keyword, date, boolean, ip
④復雜型： array, geo, object, nested
text
可以被全文搜索。字段內容會被分析，再生成倒排索引。不能夠排序，很少用于聚合。
keyword
keyword類型適用于索引結構化的字段，比如email地址、主機名、狀態碼和標簽。如果字段需要進行過濾、排序、聚合，則需要keyword字段類型。keyword類型的字段只能通過精確值搜索到。
date
由于JSON中沒有日期類型，所以在Elasticsearch中，日期類型可以是以下幾種： 日期格式的字符串、 long類型的毫秒數、 integer的秒數。
object
使用JSON天然的格式來自動推斷Object。
array
ES沒有專用的數組類型，默認情況下任何字段都可以包含一個或者多個值，但是一個數組中的值要是同一種類型。例如：
①字符數組：[ "one", "two" ]
②整型數組：[1, 3]
③嵌套數組：[1, [2, 3]],等價于[1, 2, 3]
④對象數組：[ { "name": "Mary", "age": 12 }, {"name": "John", "age": 10 }]
binary
binary類型默認不存儲也不可以被搜索，接受base64編碼的字符串。
ip
ip類型的字段用于存儲IPV4或者IPV6的地址。
range
range類型支持： integer_range, float_rangt, long_range, double_range, date_range, ip_range
nested
nested嵌套類型是object中的一個特例，可以讓array類型的Object獨立索引和查詢。
token_count
token_count字段是一個數值字段，但是它接受的是字符串。會對接受的字符串進行分析，然后索引字符串的詞數。
geo_point
geo_point 類型的字段接受緯度-經度對，可以使用：
①找出落在指定矩形框、多邊形、圓形中的坐標點
②以地理位置 或距中心點的距離匯總文檔
③按距離打分
④按距離排序

e·g·

# 創建一個索引，指定當中一個域的數據類型
$ curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT 'http://localhost:9200/my_index3' -d '{"mappings":{"properties":{"name":{"type":"text"}}}}'

Elasticsearch狀態查詢

e·g·

# 集群健康
$ curl -XGET http://localhost:9200/_cat/nodes?v
# 查詢現有模板的信息
$ curl -XGET 'http://localhost:9200/_cat/templates'

現有模板