ElasticSearch速学

今天我们要来学习ElasticSearch的搜索方面的api，在开始之前，为了便于演示，我们先要创建一些索引数据。

Search APIs官方文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/search.html

1、按name搜索，搜索jack

GET blog/users/_search?q=name:jack

结果如下：

{  "took": 77,  "timed_out": false,  "_shards": {    "total": 5,    "successful": 5,    "failed": 0  },  "hits": {    "total": 2,    "max_score": 0.47000363,    "hits": [      {        "_index": "blog",        "_type": "users",        "_id": "103",        "_score": 0.47000363,        "_source": {          "name": "jack",          "age": 22,          "sex": 1        }      },      {        "_index": "blog",        "_type": "users",        "_id": "101",        "_score": 0.47000363,        "_source": {          "name": "jack",          "age": 33,          "sex": 1        }      }    ]  }}

使用场景：

1、后台新增一个“客户信息”，除了插入数据库，同时也要插入es索引
2、假设客户类型是”vip”
3、前台取出属于vip类型的客户，那么就要….

2、更常用的方式 Request Body Search
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/search-request-body.html

GET blog/users/_search{  "query":{    "term":{      "name":"jack"    }  }}

搜索结果：

{  "took": 8,  "timed_out": false,  "_shards": {    "total": 5,    "successful": 5,    "failed": 0  },  "hits": {    "total": 2,    "max_score": 0.47000363,    "hits": [      {        "_index": "blog",        "_type": "users",        "_id": "103",        "_score": 0.47000363,        "_source": {          "name": "jack",          "age": 22,          "sex": 1        }      },      {        "_index": "blog",        "_type": "users",        "_id": "101",        "_score": 0.47000363,        "_source": {          "name": "jack",          "age": 33,          "sex": 1        }      }    ]  }}

3、全文检索

GET blog/users/_search{  "query":{    "match":{      "name":"我是jack"    }  }}

注意我们这里参数的变化match也能搜到，如果我们用之前term就搜不到啦：

GET blog/users/_search{  "query":{    "term":{      "name":"我是jack"    }  }}

分析器（Analyzer）

三部分构成：
1、字符过滤器（Character Filters）
2、分词器（Tokenizers）
3、分词过滤器（Token Filters）
ES给我们内置啦若干分析器类型，其中常用的是标准分析器，叫做”standard”。我们肯定需要扩展，并使用一些第三方分析器。
不过我们得先了解分析器是怎么工作的：
analyzer通常由一个Tokenizer（怎么分词），以及若干个TokenFilter（过滤分词）、Character Filter（过滤字符）组成。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/analysis-analyzers.html

1、分析一下“我是jack“这句话

POST _analyze{  "analyzer": "standard",  "text": "我是jack"}

被分成了3个词：我、是、jack。

区分大小写？

POST _analyze{  "analyzer": "standard",  "text": "我是JACK"}

分词结果一样，说明标准分析内部会给我们转成小写。

2、如果是simple分词呢

POST _analyze{  "analyzer": "simple",  "text": "我是JACK"}

分词结果就是这样的：

{  "tokens": [    {      "token": "我是jack",      "start_offset": 0,      "end_offset": 6,      "type": "word",      "position": 0    }  ]}

可见simple和standard的不同。

但simple效率肯定是最高的，我们可以分析下面字符串：

POST _analyze{  "analyzer": "simple",  "text": "我 是 JACK"}

注意字符串的空格，这样分词结果如下：

{  "tokens": [    {      "token": "我",      "start_offset": 0,      "end_offset": 1,      "type": "word",      "position": 0    },    {      "token": "是",      "start_offset": 2,      "end_offset": 3,      "type": "word",      "position": 1    },    {      "token": "jack",      "start_offset": 4,      "end_offset": 8,      "type": "word",      "position": 2    }  ]}

3、Standard Tokenizer
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/analysis-standard-tokenizer.html

POST _analyze{  "tokenizer": "standard",  "text": "我是JACK"}

分词结果和"analyzer": "standard",一样。

4、如果仅仅是转小写

POST _analyze{  "tokenizer": "lowercase",  "text": "我是JACK"}

最后转小写，并没有分词：

{  "tokens": [    {      "token": "我是jack",      "start_offset": 0,      "end_offset": 6,      "type": "word",      "position": 0    }  ]}

5、如果我们既想分词，又想转小写

POST _analyze{  "tokenizer": "standard",  "filter": ["lowercase"],   "text": "我是JACK"}

结果如下：

{  "tokens": [    {      "token": "我",      "start_offset": 0,      "end_offset": 1,      "type": "<IDEOGRAPHIC>",      "position": 0    },    {      "token": "是",      "start_offset": 1,      "end_offset": 2,      "type": "<IDEOGRAPHIC>",      "position": 1    },    {      "token": "jack",      "start_offset": 2,      "end_offset": 6,      "type": "<ALPHANUM>",      "position": 2    }  ]}

6、html字符过滤

如果我们搜索我是<br>JACK</b>，其中有html字符，我们想过滤html字符怎么办。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/analysis-htmlstrip-charfilter.html

POST _analyze{  "tokenizer": "standard",  "filter": ["lowercase"],   "char_filter":  [ "html_strip" ],  "text": "我是<br>JACK</b>"}