Elasticsearch入门级用法

  首先， Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTfulAPI 来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：

 1.分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索

 2.分布式的实时分析搜索引擎

 3.可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

而且，所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的 RESTful API 、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。so 上手还是比较容易的。

官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html

下面是一些入门级的curl命令

索引映射的定义

1.curl -XPUT localhost:9200/_template/template001?pretty --data-binary @mapping.json

2."curl -XPUT localhost:9200/_template/template001 -d '  
 {
 "template": "te*",
   "settings": {
     "index": {
       "number_of_shards": "1",
       "number_of_replicas": "0"
     }
   },
 "mappings": {
       "type001": {
           "properties": {
               "id": { "type": "keyword" },
               "name": { "type": "text" },
               "num":{"type":"double" },
               "time":{"type" : "date"}
           }
       }
   }
 }'

put 数据

1.curl -XPOST localhost:9200/_bulk?pretty --data-binary @data.json

data.json格式
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type001", "_id" : "1" } }
{"id":"001","name":"jam","num":[ "001","002"],"date": "2016-01-02"}
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type001", "_id" : "2" } }
{"id":"001","name":"jam","num":[ "001","002"],"date": "2016-01-02"}
注意：第二行数据即使超长也一定不要下换一行。保持一行index一行数据是没错的，本人亲验过的。

 2.curl -XPOST localhost:9200/temp001/type001/001?pretty  -d '
 {
               "id": "id001",
               "name": "text123456",
               "num": 123.00,
               "time": "2017-01-01"
 }'

get数据

curl -XGET localhost:9200/_template?pretty（检索所有的template）
curl -XGET localhost:9200/_template/temp*?pretty

curl 'http://localhost:9200/_search?pretty'（检索所有的index）

curl -XGET localhost:9200/_template/temp001?pretty
curl -XGET localhost:9200/temp001/_mapping?pretty

curl -XGET localhost:9200/temp001/type001/_search?q=num:123.00 (带参search)

delete数据

curl -XDELETE localhost:9200/_template/temp001

创建search template

curl -XPUT localhost:9200/_search/template/tempsearch -d ' 
{
   "template": {  
    "query": {
        "more_like_this" : {
            "like" : {
                "_index" : "{{index}}",
                "_type" : "{{type}}",
                "_id" : "{{id}}"
                    },
        }
    }
  }
}'

curl -XGET localhost:9200/_search/template?pretty -d '
{
    "id": "tempsearch",
    "params": {
        "index" : "test001",
        "type" : "test01",
        "id" : "1"
    }
}'

分页

curl localhost:9200/_search?pretty -d'
{
  "from" :10 , "size":10
}'

以上只是一些基本的用法，具体可见官网document。个人感觉ES蛮强大的，使用DSL语句查询:dsl指定json作为请求体。这也是我们使用它的原因之一。容错能力比较强：主片挂了，副片顶上 ，容易扩展。但是，瓶颈也不少，读写有一定的延时，我在一次性PUT大量数据之后明显感觉等待的时间较长。在内存方面，ES在聚合时超占内存。需要优秀的硬件资源做支撑。个人觉得最好将ES建立在其他独立的数据库上使用。我们就是这么做的。