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Elasticsearch 5 学习笔记及 Java 操作 ES 增删改查示例

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简介：
本资料整理了Elasticsearch 5的学习笔记，并提供了Java代码示例用于操作ES进行数据的增删改查，适用于初学者快速入门。 **Elasticsearch 5 学习笔记** Elasticsearch 是一个开源的全文搜索引擎，以其分布式、实时、灵活以及强大的数据分析能力而广受赞誉。在版本 5 中，Elasticsearch 强化了搜索性能，优化了 API，并引入了一些新特性。本笔记将围绕 Elasticsearch 5 的核心概念和功能展开，特别是对于仍然使用或需要了解 Elasticsearch 5 的用户来说，这些内容非常实用。 1. **核心概念** - **索引（Index）**: 在Elasticsearch中，索引是一个存储文档的逻辑空间，类似于关系数据库中的表。 - **类型（Type）**: 类型是索引中的逻辑分类，尽管在 Elasticsearch 5 后已被弃用，在本笔记中仍然会提及以适应早期版本的使用场景。 - **文档（Document）**: 文档是存储在索引中的 JSON 对象，是Elasticsearch处理的基本单元。 - **节点（Node）**: 节点是运行 Elasticsearch 实例的服务器；多个节点可以组成一个集群。 - **集群（Cluster）**: 集群是一组共享相同配置并协同工作的节点，共同存储和处理数据。 2. **数据操作** - **创建索引**：使用 `PUT` 请求来创建一个新的索引，例如 `PUT my_index`。 - **添加文档**：通过 `POST` 或 `PUT` 请求将文档添加到指定的类型中，如 `POST my_index/doc/1` 或者 `PUT my_index/doc/2`。 - **查询文档**: 使用 `GET` 请求获取文档，如 `GET /my_index/_search?q=field:value` - **更新文档**：通过使用 `_update` 操作来部分更新一个文档的内容。 - **删除文档**：用 `DELETE` 请求删除指定的文档，例如 `DELETE my_index/doc/1` - **删除索引**: 使用 `DELETE` 请求彻底移除整个索引，如 `DELETE /my_index` 3. **Java API 连接与操作** - **连接**：使用 TransportClient 或 RestHighLevelClient 建立和 Elasticsearch 节点的连接。 - **创建索引**：通过调用 `client.admin().indices().prepareCreate()` 方法来创建一个新的索引 - **添加文档**: 使用 `IndexRequest` 类生成一个请求，然后利用 `client.index()` 执行该操作 - **查询**：使用 SearchRequest 和 SearchResponse 来执行搜索任务；QueryBuilder 用于构建具体的查询条件。 - **更新**: 利用 UpdateRequest 进行部分文档内容的修改，并通过调用 `client.update()` 完成更新动作 - **删除**: 使用 DeleteRequest 类来生成一个删除请求，然后使用 `client.delete()` 执行实际的删除操作。 4. **搜索功能** - **全文检索**：Elasticsearch 支持基于 TF-IDF 的全文检索，能够快速定位相关文档。 - **聚合分析**：提供一系列强大的聚合函数（如 terms、histogram 等）来执行数据统计和分析工作 - **过滤与排序**: 通过使用 `must`、`should` 和 `not` 这样的布尔操作符来进行条件筛选，同时也可以利用 `sort` 参数实现对结果的排序。 5. **分布式特性** - **自动分片及副本管理**：数据会根据需要被分散到多个节点上以提高可用性和容错性 - **路由和负载均衡**: 内置的路由算法确保了数据均匀分布，而负载平衡器则负责请求分配 6. **性能优化** - **映射配置**：通过选择合适的字段类型及分析器（例如使用 `not_analyzed` 字段实现精确匹配）来提高系统效率 - **索引设置**: 适当调整分片数、副本数量等参数，以达到存储和查询速度之间的平衡。 - **刷新策略**: 控制索引的刷新频率有助于优化写入性能。 **Java 对 Elasticsearch 的增删改查示例** Java API 提供了丰富的接口来与Elasticsearch进行交互。以下是一些基本操作的示例代码： ```java 创建TransportClient或RestHighLevelClient TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.builder().build()) .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(localhost), 9300)); 创建索引 client.admin().indices().prepareCreate(my_index).execute().actionGet(); 添加文档 Map doc = new HashMap<>(); doc.put(field1, value1); IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(my_index, _doc).source(doc); client.index(indexRequest).actionGet(); 查询文档 SearchResponse response = client.prepareSearch(my_index) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery(field1,

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  • Elasticsearch 5 学习笔记及 Java 操作 ES 增删改查示例
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    本资料整理了Elasticsearch 5的学习笔记，并提供了Java代码示例用于操作ES进行数据的增删改查，适用于初学者快速入门。 **Elasticsearch 5 学习笔记** Elasticsearch 是一个开源的全文搜索引擎，以其分布式、实时、灵活以及强大的数据分析能力而广受赞誉。在版本 5 中，Elasticsearch 强化了搜索性能，优化了 API，并引入了一些新特性。本笔记将围绕 Elasticsearch 5 的核心概念和功能展开，特别是对于仍然使用或需要了解 Elasticsearch 5 的用户来说，这些内容非常实用。 1. **核心概念** - **索引（Index）**: 在Elasticsearch中，索引是一个存储文档的逻辑空间，类似于关系数据库中的表。 - **类型（Type）**: 类型是索引中的逻辑分类，尽管在 Elasticsearch 5 后已被弃用，在本笔记中仍然会提及以适应早期版本的使用场景。 - **文档（Document）**: 文档是存储在索引中的 JSON 对象，是Elasticsearch处理的基本单元。 - **节点（Node）**: 节点是运行 Elasticsearch 实例的服务器；多个节点可以组成一个集群。 - **集群（Cluster）**: 集群是一组共享相同配置并协同工作的节点，共同存储和处理数据。 2. **数据操作** - **创建索引**：使用 `PUT` 请求来创建一个新的索引，例如 `PUT my_index`。 - **添加文档**：通过 `POST` 或 `PUT` 请求将文档添加到指定的类型中，如 `POST my_index/doc/1` 或者 `PUT my_index/doc/2`。 - **查询文档**: 使用 `GET` 请求获取文档，如 `GET /my_index/_search?q=field:value` - **更新文档**：通过使用 `_update` 操作来部分更新一个文档的内容。 - **删除文档**：用 `DELETE` 请求删除指定的文档，例如 `DELETE my_index/doc/1` - **删除索引**: 使用 `DELETE` 请求彻底移除整个索引，如 `DELETE /my_index` 3. **Java API 连接与操作** - **连接**：使用 TransportClient 或 RestHighLevelClient 建立和 Elasticsearch 节点的连接。 - **创建索引**：通过调用 `client.admin().indices().prepareCreate()` 方法来创建一个新的索引 - **添加文档**: 使用 `IndexRequest` 类生成一个请求，然后利用 `client.index()` 执行该操作 - **查询**：使用 SearchRequest 和 SearchResponse 来执行搜索任务；QueryBuilder 用于构建具体的查询条件。 - **更新**: 利用 UpdateRequest 进行部分文档内容的修改，并通过调用 `client.update()` 完成更新动作 - **删除**: 使用 DeleteRequest 类来生成一个删除请求，然后使用 `client.delete()` 执行实际的删除操作。 4. **搜索功能** - **全文检索**：Elasticsearch 支持基于 TF-IDF 的全文检索，能够快速定位相关文档。 - **聚合分析**：提供一系列强大的聚合函数（如 terms、histogram 等）来执行数据统计和分析工作 - **过滤与排序**: 通过使用 `must`、`should` 和 `not` 这样的布尔操作符来进行条件筛选，同时也可以利用 `sort` 参数实现对结果的排序。 5. **分布式特性** - **自动分片及副本管理**：数据会根据需要被分散到多个节点上以提高可用性和容错性 - **路由和负载均衡**: 内置的路由算法确保了数据均匀分布，而负载平衡器则负责请求分配 6. **性能优化** - **映射配置**：通过选择合适的字段类型及分析器（例如使用 `not_analyzed` 字段实现精确匹配）来提高系统效率 - **索引设置**: 适当调整分片数、副本数量等参数，以达到存储和查询速度之间的平衡。 - **刷新策略**: 控制索引的刷新频率有助于优化写入性能。 **Java 对 Elasticsearch 的增删改查示例** Java API 提供了丰富的接口来与Elasticsearch进行交互。以下是一些基本操作的示例代码： ```java 创建TransportClient或RestHighLevelClient TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.builder().build()) .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(localhost), 9300)); 创建索引 client.admin().indices().prepareCreate(my_index).execute().actionGet(); 添加文档 Map doc = new HashMap<>(); doc.put(field1, value1); IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(my_index, _doc).source(doc); client.index(indexRequest).actionGet(); 查询文档 SearchResponse response = client.prepareSearch(my_index) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery(field1,
     
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