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> 总结笔记，课程来自：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq

## 前言
1. 聊一个人。Doug Cutting的美国工程师
2. 货比三家
3. 安装
4. 生态圈
5. 分词器ik
6. RestFul操作ES
7. CRUD
8. SpringBoot集成ElasticSearch（从原理分析！）
9. 爬虫爬取数据！
10. 实战，模拟全文检索！

## 一、聊聊Doug Cutting
一位名叫Doug Cutting的美国工程师，做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。
Lucene是用JAVA写成的，目的是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（代码公开），非常受程序员们的欢迎！

> 回到主题

Lucene是一套**信息检索工具包**！jar包！**不包含**搜索引擎系统！
包含的：索引结构！读写索引的工具！排序、搜索规则等功能（工具类！）
Lucene和Elasticsearch关系：ElasticSearch是基于Lucene做了一些封装和增强（我们上手是十分简单！）

## 二、ElasticSearch概述
ElasticSearch(简称为es)是一个开源的**高扩展**的**分布式全文检索引擎**，它可以近乎 **实时存储、检索数据**；
本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别（大数据时代）的数据。
es是使用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**REST-ful**的API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

## 三、Solr和ElasticSearch的区别
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/09/kuangstudyeb6cf94e-e6fe-4351-bfa0-e0365eed5646.png)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/09/kuangstudyfb3ca458-82d1-4a0e-b8bd-8c39b252901b.png)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/09/kuangstudyee3bb195-d2ff-4b64-9cad-9025b8838fd7.png)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/09/kuangstudycb6bdfec-ea1d-4185-9aa4-91c92e49d712.png)
### ElasticSearch和Solr区别总结
1. es基本是开箱即用（解压就可以用），非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢。
2. Solr利用Zookeeper进行分布式管理，而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。
3. Solr支持更多格式的数据，比JSON、XML、CSV，而Elasticsearch仅支持json文件格式。
4. Solr官方提供的功能更多，而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑。
5. Solr查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；
	- ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
	- Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。
6. Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。

## 四、ElasticSearch安装
`最低要求jdk1.8`

最新版本下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/enterprise-search

其他版本下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

### windows下安装
解决问题：http://www.javacui.com/tool/669.html

1. 解压就可以使用了
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudyb82dbac7-9dc6-4000-ac28-d7e1bb8d685d.png)
2. 熟悉目录
```
bin：启动文件
config：配置文件
		log4j2：日志配置文件
		jvm.options：java虚拟机相关的配置
		elasticsearch.yml：elasticsearch的配置文件！默认9200端口！跨域！
lib：相关jar包
logs：日志
modules：功能模块
plugins：插件！
```

3. 启动（点击bin文件夹下的elasticsearch.bat），访问9200端口
访问可能会报错或需要输入密码，启动前需要配置elasticsearch.yml：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudyf8f9e334-a9c0-449e-81db-ede59c0255e3.jpg)
```java
# 启动时会去更新地图的一些数据库，这里直接禁掉即可，用到时再说.
ingest.geoip.downloader.enabled: false
```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy75ec1563-4b52-4b35-8774-df7b2bb4485e.png)
4. 访问测试（localhost:9200）
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy1ee4d3cc-0620-41fe-bfce-8b90dfbd53e3.png)

### 安装es可视化界面：head的插件
没有前端基础的，先去看狂神的Vue教程，把基本的环境安装完毕！
狂神Vue教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV18E411a7mC

1. head插件下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
2. 启动head插件，访问9100端口
```
# 安装cnpm的命令
npm install -g cnpm -registry=https://registry.npm.taobao.org
# cnpm下载资源更快
cnpm install
npm run start
```
如果cnpm不能使用，需要设置：
	1. windows系统搜索Windows PowerShell，以管理员的权限打开。
	2. 输入set-ExecutionPolicy RemoteSigned，点击回车。
	3. 输入A（选择A），回车。
	4. 重新回到项目就可以使用cnpm密令。

3. 连接测试发现跨域问题
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy5a8b4c14-cded-4a3f-9034-6d23a13e201e.png)
4. 配置es的elasticsearch.yml文件解决跨域问题
```
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy79071635-cc8b-495b-8843-64de96a9bfa1.png)
5. 重启es服务，再次连接（访问9100端口）成功
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy75d81340-dee5-4547-bcae-f3e91562c8a9.png)
初学，就把es当做一个数据库！（可以建立索引（库），文档（库中的数据！））

> 这个head我们就把它当做数据展示工具！(我们后面所有的查询，可以使用Kibana做)。

## 五、Kibana安装
### 了解ELK

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
Logstash是ELK的**中央数据流引擎**，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个**日志分析架构技术栈**总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性，并非唯一性。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudycf2d1011-9222-4722-99ed-c7dae3304892.png)
### Kibana
Kibana是一个针对Elasticsearch的**开源分析及可视化平台**，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以**快速创建仪表板**（dashboard）**实时显示**Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
官网：https://www.elastic.co/cn/kibana/

> Kibana要和ES版本一致！！！

1. 解压目录
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudycf6c22ab-7b95-4016-8759-a681bbe7e3d8.png)
2. 启动测试（/bin/Kibana.bat）
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudyc31cbfbb-6329-4e65-9553-ba31162d483f.png)
3. 访问测试，端口号5601
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy7de0e9d3-0b77-426c-a98e-2550f3a49bc8.png)
4. 开发工具
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudye16a6589-579c-4584-aadf-d107b20b4db8.png)
我们之后的所有操作都在这里进行编写！
5. 汉化
自己修改/config/Kibana.yml文件，添加i18n.locale: "zh-CN"，重启Kibana。
```yaml
i18n.locale: "zh-CN"
```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy88952d6e-ca6b-4ba2-bd69-3d042037a0c5.png)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy22bf4ebc-4b90-42e9-bb05-8af10f17e6af.png)

## 六、ES的核心概念
1. 索引
2. 字段类型（mapping）
3. 文档(documents)

### 概述
在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢？
我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧！

`集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？`

### 关系行数据库和elasticsearch客观的对比
elasticsearch面向文档

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。

### 物理设计
elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移！
一个人就是一个集群！默认的集群名elasticsearch
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudyfdd52e7e-f425-4b4c-b494-28d02bbeb705.png)

### 逻辑设计
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1、文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它：索引>类型>文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。
注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

1. 文档
之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性：
- **自我包含**：一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
- **可以是层次型的**：一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！（**就是一个json对象**，fastjson进行自动转换）
- **灵活的结构**：文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。
2. 类型
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢？
elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么么蛾子。
3. 索引（就是数据库）
索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

### 物理设计：节点和分片如何工作
一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片（primary shard，又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本（replica shard，又称复制分片）
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy9957cdf4-ed03-497d-b701-9082b6e8d78a.png)
上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含**倒排索引**的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼？

### 倒排索引（面试题）
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：
```
study every day，good good up to forever #文档1包含的内容
To forever，study every day，good good up #文档2包含的内容
```

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词（或称为词条或者tokens），然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档：

|term   |doc_1   |doc_2   |
| :------------ | :------------ | :------------ |
|Study   |有   |无   |
|To   |无   |无   |
|every   |有   |有   |
|forever   |有   |有   |
|day   |有   |有   |
|study   |无   |有   |
|good   |有   |有   |
|every   |有   |有   |
|to   |有   |无   |
|up   |有   |有   |

现在，我们试图搜索to forever，只需要查看包含每个词条的文档。权重score

|term   |doc_1   |doc_2   |
| :------------ | :------------ | :------------ |
|to   |有   |无   |
|forever   |有   |有   |
|total   |2   |1   |

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy02773fa3-3dff-436b-8ddc-226b75937319.png)
如果要搜索含有 python标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比：
在elasticsearch中，索引这个词被频繁使用，这就是术语的使用。在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢！
如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。
接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作！

## 七、IK分词器插件
### 概念
分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如“我爱狂神”会被分为“我””爱”，“狂”，”神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。
ik提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word，其中ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分！一会我们测试！

> 如果要使用中文，建议使用IK分词器

### 安装
1. 下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2. 下载完成之后，解压放在elasticsearch的plugins文件下
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/03/10/kuangstudy946c5a48-fabe-4f63-b5e2-d48d734f2a44.png)
3. 重启，观察ES
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy1ebed575-ebeb-491c-965c-94ae85f36898.jpg)
4. 可以通过elasticsearch-plugin这个命令来查看加载进来的插件。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy38eb7901-74a3-45b2-8d09-63624b817ffd.jpg)
5. 使用kibana测试。（查看不同分词效果）
`其中ik_smart为最少切分`
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy561f9ca9-d069-4866-80be-4ed65cc117b7.jpg)
`ik_max_word为最细粒度划分（穷尽词库）`
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy6b8d0117-d557-4ccc-b894-bb38c345cefa.jpg)

当我们输入"超级喜欢狂神说java"，发现问题：狂神说，被拆开了。
这种自己需要的词，需要自己加到我们的分词器的字典中。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy3931f1ef-a564-4fc2-bfed-d59c99481760.jpg)

### ik分词器增加自己的配置
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudy98044f93-86c4-46c6-a0aa-efeb7904c24d.jpg)
1. 自定义配置。
2. 把自定义配置添加到扩展配置中去。
3. 重启ES（看细节：如下图）。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudyfd7a77c4-2a71-4b8c-90c0-d9d435f08954.jpg)
4. 重启kibana。
5. 再次测试下，输入"超级喜欢狂神说java"，看下效果。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/25/kuangstudyad4f675e-d79d-4800-9716-53e1b0fee9df.jpg)

**以后的话，我们需要自己配置分词就在自己定义的dic文件中进行配置即可！|**

## 八、restful风格说明
一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

基本rest说明：

### 1.关于索引的基本操作
### 创建一个索引。
	```HTML
	# ElasticSearch的7.x.x版本
	PUT /索引名/类型名/文档id
	{
		请求体
	}
	```
	![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudy6affdfb4-ac90-4229-b4fb-399bace0b84f.jpg)
	完成了自动增加索引，数据也成功的添加了。（初期可以把它当做数据库学习的原因）
	![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudy0e67b547-0376-4b27-8b18-c960ef6c03ef.jpg)

```HTML
	# ElasticSearch的8.x.x版本，类型已经弃用，默认写_doc。
	PUT /索引名/_doc/文档id
	{
		请求体
	}
	```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudye50e4f7c-4d18-42c8-bf83-7ec8f58add8b.jpg)

### name这个字段需要指定类型吗？需要（毕竟我们关系型数据库是需要指定类型的）
	官网类型文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/keyword.html
	- 字符串类型
	text、keyword
	- 数值类型
	long，integer，short，byte，double，float，half float，scaled float
	- 日期类型
	date
	- te布尔值类型
	boolean·
	- 二进制类型
	binary
	- 等等……

### 指定字段类型
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudy4db5a23e-ff3f-477f-b1a6-a3ee709c8de5.jpg)
	获得这个规则（可以通过GET请求获取具体的信息）
	![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudyd0c9a72f-7422-4312-b3ae-a8014702708a.jpg)

### 查看默认信息。
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/26/kuangstudyba90200b-366d-4dde-a2d1-bb94f974f04a.jpg)

如果自己的文档字段没有指定，那么es就会给我们默认配置字段类型！

扩展：通过命令elasticsearch索引情况！（通过get_cat/可以获得es的当前的很多信息！）

```json
GET _cat/health  	# 查看健康值
GET _cat/indices?v  #查看所有东西的版本信息
```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy78620e11-6059-4526-a54f-ce69ee36df6d.jpg)

### 修改

> 提交，使用PUT，覆盖（弊端：如果漏掉一个字段，那么字段的值就没了）

![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy57ca4be4-3c5d-4922-b0cb-2b1f2d37baa9.jpg)

> 新的修改方法：使用post提交（7.x.x版本和8.x.x版本提交方式不一样）

`7.x.x版本（7.6.1）`
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy3369c222-a074-4ec0-973e-9555e7d5b4b4.jpg)

`8.x.x版本（8.2.3）`
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy89491543-d2b2-4593-b76e-9d763a8e864f.jpg)

### 删除
通过DELETE命令实现删除、根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录！
使用RESTFUL风格是我们ES推荐大家使用的！
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy2d1a8eaa-6ed5-4c1a-9fdd-8d2a4fb31e1b.jpg)

### 2.关于文档的基本操作（重点）
### 2.1 基本操作（增删改查回顾）
### 添加数据
```java
PUT /kuangshen/_doc/1
{
  "name": "狂神说",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
PUT /kuangshen/_doc/2
{
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "desc": "没有工资",
  "tags": ["渣男","旅游","交友"]
}
```
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy5447bdf1-49f4-47ec-bb87-3b3a020b724d.png)

### 查询数据
```java
GET /kuangshen/_doc/1
GET /kuangshen/_doc/2
```

### 更新 PUT
```java
PUT /kuangshen/_doc/1
{
  "name": "狂神说123",
  "age": 3,
  "desc": "工资2500",
  "tags": ["直男","温暖","技术宅"]
}
```

### 更新 POST
```java
POST /kuangshen/_doc/1
{
 "doc": {
  "name": "狂神说123"
 	}
}
```

### 2.2 简单操作（条件查询）
```java
// 支持模糊查询
GET /kuangshen/_search?q=name:狂神说
```

![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudyad57e572-a951-4e60-8aa6-c27a636bc5be.jpg)

### 2.3 复杂操作（查询select：排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudyc583459c-4b7d-48ef-9a95-8a29be179027.png)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudyd76e7ec9-1db9-4e78-a827-d1dfa638ae13.jpg)

### 过滤字段查询（输出结果，不需要很多）：(我们之后使用java操作es，所有的方法和对象就是这里面的key！)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudybb1cdc3e-53b7-424b-b606-4bf15e2781dc.png)
### 排序查询：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy3ed9fc6e-6612-4aa1-b98a-f6e05afb595f.jpg)
### 分页查询：（数据索引下标还是从0开始）
GET /kuangshen/_search/{currentPage}/{pageSize}
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy9ab19e7c-1343-4187-9457-a76b901730e5.png)
### 布尔值查询：
must （and），所有的条件都要符合 where id=1 and name=xxx
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy4ada5a5b-7228-4c5a-8236-52dcff04934b.jpg)
should（or），所有的条件都要符合 where id=1 or name=xxx
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy18b8ef97-95da-49e5-99bb-062772bc7784.jpg)
must_not (not)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy3a0e76da-a0f7-4746-ac20-f715c25fd6b1.jpg)
### filter查询过滤：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy539540d8-ef19-46a1-a7f7-316570dd6c3d.png)
### 匹配多个条件：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy9cc8f263-a735-444a-aa33-dc85866a4bd2.png)
### 精确查询：
（term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确的查找的！）
关于分词：
- term：直接查询精确的。（两种情况：text、keyword）
- match：会使用分词器解析！（先分析文档，然后在通过分析的文档进行查询！）
1. 创建数据
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy43ff2569-a793-435c-98fb-d9378f53e3dc.jpg)
2. 分析数据，查看结果
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy01f7b84e-c92c-49d4-98df-b15a87bf9e59.jpg)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudya7688cae-3dda-4c09-a280-91e1d68e05d8.jpg)
3. 查询数据**（keyword类型的字段不会被分词器解析）**
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy18a73b07-b8cf-49f1-9a60-a6960b291582.jpg)
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudyf76c8d1b-d4c2-486c-bdcd-475a5a296a19.jpg)

### 多个值匹配精确查询：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudy2b25f630-2ef0-43b7-bdf8-be99a9e26a95.jpg)
### 高亮查询：
![](https://kuangstudy.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bbs/2022/07/27/kuangstudybf2b3be8-0081-4734-b9c3-ace886405ef9.jpg)

## 总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

《狂神说Java》（1）ElasticSearch7.6.x（了解es，学习语法）

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