引言

Elasticsearch是流行的分布式搜索引擎。本文讲解ES的核心概念和基本操作。

一、核心概念

1.1 基本术语

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Index（索引）      → Database（数据库）
Type（类型）       → Table（表，7.x后废弃）
Document（文档）   → Row（行）
Field（字段）      → Column（列）
Mapping（映射）    → Schema（模式）

1.2 倒排索引

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Term    | Doc IDs
--------|----------
hello   | 1, 3, 5
world   | 1, 2
search  | 2, 5

二、基本操作

2.1 索引操作

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# 创建索引
PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

# 删除索引
DELETE /products

# 查看索引
GET /_cat/indices?v

2.2 文档操作

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# 创建文档
POST /products/_doc
{
  "name": "iPhone 14",
  "price": 5999,
  "category": "手机"
}

# 查询文档
GET /products/_doc/1

# 更新文档
POST /products/_update/1
{
  "doc": {
    "price": 5799
  }
}

# 删除文档
DELETE /products/_doc/1

2.3 搜索操作

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# 简单查询
GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "iPhone"
    }
  }
}

# 复合查询
GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "iPhone" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "gte": 5000 } } }
      ]
    }
  }
}

# 聚合查询
GET /products/_search
{
  "aggs": {
    "avg_price": {
      "avg": { "field": "price" }
    }
  }
}

三、映射定义

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PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price": {
        "type": "double"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

四、分词器

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# 使用IK分词器
POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是中国人"
}

# 结果：我 是 中国 中国人 人

总结

Elasticsearch核心：

  1. 倒排索引：快速全文搜索
  2. 分布式：水平扩展
  3. REST API：简单易用
  4. 实时搜索：近实时查询

参考资料