【微服务】159：Elasticsearch的使用

今天是刘小爱自学Java的第159天。

感谢你的观看，谢谢你。

学习计划安排如下：

索引库本质上和数据库类似，也是存储数据的，既然如此自然也会有增删改查。

那么这个索引库到底有何特别应用呢？

索引库的特别之处在于它的查询，用户搜索一个词语，响应哪些对应的数据给用户？

今天重点是match匹配查询和词条查询。

一、索引库的增删改查

1新增数据

通过POST请求添加数据。

昨天我们给索引库设定了几个字段，以上述例子中的title字段为例，给其添加一条数据“小爱手机”，这样后面可以通过索引库来快速定位这条数据了。

通过响应结果可以看到result显示的是“created”，也就是新建了一个数据。

注意：这里的请求方式是POST，昨天关于索引库的创建时POST对应的是修改，PUT是新增，至于这儿为何是POST，暂时不清楚。

随机生成id

系统会随机生成一个id来记录这条新增的数据，但是这个id太复杂了，不好记住。

所以在新增数据时自定义id。

2自定义id

在请求路径中指定id即可。

关于请求路径：索引库是liuxiaoai01，索引类型goods，id为1，添加了一条数据。

有了id之后我们就可以去进行修改和删除数据的操作了，如果不是系统随机的id不容易记住，使用起来不方便。

3修改数据

PUT请求就是修改了，但是要注意使用PUT必须要指定id，如果没有会报错。

其中关于id的作用：

如果id在文档中不存在，则新增该数据，就相当于通过POST添加了一条数据。

如果id在文档中存在，则修改对应id数据。

也通过PUT请求既能完成新增操作又能完成修改操作，一般都会直接使用PUT。

但也要知道使用POST新增数据这回事。

3删除数据

根据id即可删除对应的数据。

PS：观察响应结果result的值就能看出来进行了什么操作。

created对应新增数据。

update对应修改数据。

delete对应删除数据。

4查询数据

同样的方式，GET请求即对应的查询操作，根据id即可查询出对应的数据。

但是这种方法基本不会用。

要知道用户在搜索的时候，他怎么可能知道商品对应的id是多少？

所以用户查询的时候是使用不到id查询的，就需要全文检索技术了，

二、基本的搜索

1匹配所有（match_all)

这里query代表的就是一个查询对象，里面编写具体的查询条件是怎样的：

match_all即代表了匹配所有，也就对应了上图中的例子。

match即匹配查询，怎么匹配可以自行说明。

term即词条查询，查询的时候不考虑分词。

……除此之外，还有很多种查询类型。

其中查询条件根据查询类型的不同会有多种不同的写法，后续遇到了就说明。

现在主要讲解下match匹配查询和词条查询。

2匹配查询（match）

为了方便测试，我向索引库中添加了两条数据，现在索引库中一共有4条数据：

“小爱手机”，“大爱手机”，“超爱手机”以及“小爱电视”这4条。

match本身也就是匹配的意思，现在匹配和“小爱电视”相关的数据。

运行会发现“手机”相关的数据都被搜索出来了，这是为什么呢？

因为“小爱电视”先会被分词成“小”“爱”以及“电视”，和分词相关的数据都会被搜索出来。

其中响应的结果有个score属性，也就是得分的意思：score越高表示结果越匹配，

在电商网站上搜索某品牌手机，会发现：

该品牌其它产品也会被搜索出来。

手机壳啊什么的也会被搜索出来。

就是这么一个道理。

and关系

operator翻译过来是运算，意思就是将分词结果通过and连接起来。

查询条件是“小爱电视”，但是其被分词为了“小”，“爱”和“电视”，当然具体是不是这样分词我不太清楚，但思路是一样的：

如果不做说明默认or连接，那么查询到的数据的分词只要满足任意一个就可以。

如果说明是and连接，那么查询到的数据分词必须要包含“小”，“爱”和“电视”。

3词条匹配(term)

我们在通过词条匹配查询“小爱电视”会发现结果竟然一条数据都没有。

老实说这个结果让我很是懵逼，想了好久才明白，还不确定对不对，我大致说下：

我们在创建索引库的时候，title这个字段名类型是text，它是会分词的，并且分词器是IK，这个昨天就详细说明过。

所以今天往索引库中添加数据“小爱电视”，它会被分词成“小”、“爱”和“电视”。

索引库中title这个字段是没有“小爱电视”这个词的，它被分词了。

用match查询时本身也会将查询条件分词，所以会被查询到。

而用term查询时不会将查询条件分词，所以查询不到。

最后

行有不得反求诸己，我是@刘小爱

一个白天上班晚上学习的95后沪漂，不为其它，只为学会自律做好自己，也愿我的每日打卡能给你带来勇气，欢迎点赞关注和评论。