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ElasticSearch

ElasticSearch入门教程(3)—探索ES数据

数据集样本

现在,我们已经了解了ElasticSearch的基础知识,接下来我们将会研究一个更加具有现实意义的数据集。我已经准备了一个虚拟的客户银行账户信息的JSON文档示例。每个文档都具有以下模式:

  1. {
  2. "account_number": 0,
  3. "balance": 16623,
  4. "firstname": "Bradshaw",
  5. "lastname": "Mckenzie",
  6. "age": 29,
  7. "gender": "F",
  8. "address": "244 Columbus Place",
  9. "employer": "Euron",
  10. "email": "bradshawmckenzie@euron.com",
  11. "city": "Hobucken",
  12. "state": "CO"
  13. }

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ElasticSearch入门教程(2)—修改ES数据

ElasticSearch能够以接近实时的速度提供数据操作和搜索功能。在默认情况下,从索引/更新/删除数据到出现在搜索结果之间,你可能会感受到有1秒的延迟时间(刷新间隔)。这是与SQL等其他平台的一个重要区别,这些平台在完成事务之后,它们的数据立即可用。

索引/替换文档

先前,我们已经知道如何索引一个单个的文档。我们可以再次回忆这个命令:

  1. PUT /customer/external/1?pretty
  2. {
  3. "name": "John Doe"
  4. }

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ElasticSearch入门教程(1)—探索ES集群

REST API

现在,当我们建立和运行ElasticSearch集群和Kibana可视化工具之后,就可以开始学习如何与ElasticSearch进行通信了。幸运的是,ElasticSearch提供了非常全面和强大的REST API,你可以在Kibana的开发工具中使用这些REST API,这样便能和集群进行交互。你可以通过REST API处理以下几个事项:

  • 检查你的集群、节点和索引的健康、状态和统计数据。
  • 管理你的集群、节点、索引数据和元数据。
  • 对你的索引进行CRUD(创建、读取、更新和删除)和搜索操作。
  • 执行高级搜索操作,如分页、排序、筛选、脚本、聚合,以及很多其他操作。

集群健康

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ElasticSearch的术语词汇表

analysis(分析)

分析是将全文转换为词语的过程。取决于使用何种分词器,这些短语:FOO BARFoo-Barfoo,bar都可能被分解为词语foobar。索引中存储的实际上是这些词语。对FoO:bAR进行一次全文查询(不是词语查询),也会分解为词语foobar,因此会和索引存储的词语相匹配。正是这一分词过程(在索引时间和搜索时间都有)使得ElasticSearch能够执行全文查询。还可以参考textterm

cluster(集群)

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