ElasticSearch下的REST接口

来源：互联网发布：dvd菜单制作软件编辑：程序博客网时间：2024/05/11 18:41

http://blog.csdn.net/cnweike/article/details/33736429

curl -XDELETE 'http://172.16.1.16:9200/logstash-2013.03.*'

健康度：

get http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign
1433854015 20:46:55 elasticsearch-sandbox green 4 4 44 22 0 0 0

获得节集群中的节点列表：
get http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/_cat/nodes?v
host ip heap.percent ram.percent load node.role master name
nj02-rp-6yuebu-recommend-personal30.nj02.baidu.com 10.205.132.43 2 d * es-personal30
nj02-rp-6yuebu-recommend-personal32.nj02.baidu.com 10.205.132.45 2 d m es-personal32
nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02.baidu.com 10.205.132.44 1 d m es-personal31
nj02-rp-6yuebu-recommend-personal33.nj02.baidu.com 10.205.132.46 1 d m es-personal33

列出所有的索引：
get http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/_cat/indices?v
health index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green 15 5 1 10000 0 56.7mb 28.2mb
green es_api_proxy 5 1 2 0 11.6kb 5.8kb
green 2 1 1 331775 268050 722.8mb 361.4mb
green 3 1 1 87744 4780 132.3mb 64.1mb
green 42 5 1 10000 0 57mb 28.5mb
green 41 5 1 10000 0 55.7mb 27.9mb
解释：
es_api_proxy 索引有5个主分片，有一份复制，包含2个文件；

创建索引：
post http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index?pretty
创建my_index索引
返回
{
"acknowledged": true
}

索引中添加文档或者替换文档：需指明哪个索引、哪个类型type下，customer索引、“external”类型中，这个文档的ID是1
post http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/external/1?pretty
{"name": "John Doe"}
返回：
{
"_index": "my_index",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 1,
"created": true
}

索引中更新文档：
post http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/external/1/_update?pretty
{
"doc": { "name": "Jane Doe", "age": 7 }
}
****
post http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/external/1/_update?pretty
{
"doc": { "age": 27 }
}

从索引中查询文件：
get http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/external/1?pretty
返回：
{
"_index": "my_index",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "John Doe"
}
}

删除索引：
delete http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index?pretty
返回：
{
"acknowledged" : true
}

curl -<REST Verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type><ID>

在索引的时候，ID部分是可选的。添加的时候可选，查询的时候必选？
如果不指定，Elasticsearch将产生一个随机的ID来索引这个文档。
Elasticsearch生成的ID会作为索引API调用的一部分被返回。
post http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/external?pretty
{"name": "John Doe"}
返回：
{
"_index": "my_index",
"_type": "external",
"_id": "dCExdE07RcCgHHIkZwxvtQ",
"_version": 1,
"created": true
}

文件批量上传，
accounts.json文件内容：
{"index":{"_id":"1"}}
{"account_number":1,"balance":39225,.....
{"index":{"_id":"6"}}
{"account_number":6,"balance":5686,......
curl -XPOST 'nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
index为bank,type为account,id在文件中

查询
get http://nj02-rp-6yuebu-recommend-personal31.nj02:8200/my_index/_search?q=*&pretty=

请求体查询
使用请求体方法的等价搜索是：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '{"query": { "match_all": {} }}'

Elasticsearch提供一种JSON风格的特定领域语言，利用它你可以执行查询。
这杯称为查询DSL。这个查询语言相当全面，第一眼看上去可能有些咄咄逼人，但是最好的学习方法就是以几个基础的例子来开始。
{
"query": { "match_all": {} },
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 10,
"size": 1
}

{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}
下面这个例子返回账户编号为20的文档：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}'
下面这个例子返回地址中包含“mill”的所有账户：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill" } }
}'
下面这个例子返回地址中包含“mill”或者包含“lane”的账户：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}'
下面这个例子是match的变体（match_phrase），它会去匹配短语“mill lane”：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}'
现在这个例子组合了两个match查询，这个组合查询返回包含“mill”和“lane”的所有的账户：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
相反的，下面的例子组合了两个match查询，它返回的是地址中包含“mill”或者“lane”的所有的账户:

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
我们可以在一个bool查询里一起使用must、should、must_not。此外，我们可以将bool查询放到这样的bool语句中来模拟复杂的、多等级的布尔逻辑。

执行过滤器
这个例子使用一个被过滤的查询，其返回值是越在20000到30000之间（闭区间）的账户。换句话说，我们想要找到越大于等于20000并且小于等于30000的账户。

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"filtered": {
"query": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}'

执行聚合

over

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