coreseekphp分页技巧_一包烟时间学会NetCore操作ElasticSearch7

docker run --name es -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx128m" -v d:/elasticsearch/es7.4.2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v d:/elasticsearch/es7.4.2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins elasticsearch:7.4.2

我这里把Docker中的es数据目录和插件目录映射到本机，方便操作。
实际线上支配也该当映射数据目录到宿主机，防止数据丢失。

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.31.115:9200 -p 5601:5601 -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -d kibana:7.4.2

运行成功后，在Docker掌握面板上，就可以看到两个正在运行的容器了。

在本机浏览器访问 http://localhost:5601/ 即可打开Kibana仪表盘。

ElasticSearch基本观点

用数据库的观点来比拟ES的观点

数据库

ElasticSearch

database 库

index 索引

table 表

type 类型 7.x已经废除

row 行

document 文档

column 列

field 字段

chema 表构造

mapping 映射

SQL

DSL

select

GET

update

PUT

delete

delete

ES有两种办法操作：1.url办法，2.http要求中的body提交json dsl

PUT /qingcheng删除一个索引

DELETE /qingcheng创建mapping

PUT /qingcheng{ "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "createtime": { "type": "date" } } }} 相应 { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "qingcheng"}

在ES7中已经不支持映射mapping的时候，指定_doc名称了。
ES会给一个默认的_doc名称

PUT /qingcheng/_mapping{ "properties":{ "sex":{ "type":"integer" } }}

在ES中只能新增字段，无法修正已有字段。
如果须要需改已有字段，只能重新创建索引，然后利用reindex迁移数据到新的索引。

GET /qingcheng/_mapping 结果{ "qingcheng" : { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "integer" }, "createtime" : { "type" : "date" }, "name" : { "type" : "text" }, "sex" : { "type" : "integer" } } } }} 插入以及数据

多次put同一个id到es，那便是更新了

POST /qingcheng/_doc/1{ "name":"青城", "age":30, "createtime":"2021-03-21", "sex":1}

利用Post要求，在_doc的type中插入id为1的一条数据。
id可以自定义格式，可以为数字以及自定义字符串

GET /qingcheng/_doc/1检索数据

数据检索的格式为 GET /索引名称/_search + json格式的body

GET /qingcheng/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "name", "query": "青城" } }}范围搜索

GET /qingcheng/_search{ "query": { "range": { "age": { "gte": 10, "lte": 50 } } }}分页搜索

GET /qingcheng/_search{ "query": { "match": { "name": "青" } }, "from": 0, //从多少条开始 "size": 20 //取多少条}排序

GET /qingcheng/_search{ "sort": [ { "age": { "order": "desc" } } ]}繁芜搜索

在ES搜索中，一样平常会存在多个条件，类似于sql的and or等操作。
在ES中利用bool操作来连接多个条件，must 必须知足，should：知足最好，不知足也没紧要（如果知足，es的搜索评分会更高，结果更靠前）

GET /qingcheng/_search{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "青" } }, { "range": { "age": { "gte": 10, "lte": 50 } } } ], "should": [ { "range": { "age": { "gte": 10, "lte": 50 } } } ] } }}聚合

在ES中，聚合利用eggs来操作。
可快速求出最大、均匀、等值。

GET /qingcheng/_search{ "aggs": { "均匀值": { "avg": { "field": "age" } } }}配置中文分词器

ES默认的分词器是中文分词是按单个汉字分割。
以是利用起来搜索结果不太准确。
在ES的分词插件中，中文分词用的比较多的是IK分词器

github地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

下载好ES对应版本的插件，解压出来，放到ES的插件目录。
重启ES，即可启用插件。

我们比拟一下利用ES默认分词器和IK分词器的结果

IK分词器支持两种分词模式 1. ik_smart 2.ik_max_word

两种分词模式的差异在于分词粒度的粗细问题。
而standard分词直接按单个字符分割。

ES的.NET客户端分为两个，一个是ElasticSearch.NET一个是NEST，NEST是高等的客户端库，供应更符合.NET程序员的操作api。
ElasticSearch.NET更适宜喜好写DSL的程序员。
一样平常我们都利用NEST。

[ElasticsearchType(RelationName = "estest")] class ESTest { [Number(NumberType.Integer, Name = "id")] public int Id { get; set; } [Text(Name = "name")] public string Name { get; set; } [Number(NumberType.Integer, Name = "age")] public int Age { get; set; } [Text(Name = "info", Analyzer = "ik_smart")] public string Info { get; set; } [Date(Name = "createtime", Format = "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss")] public DateTime CreateTime { get; set; } } var node = new Uri("http://localhost:9200"); var settings = new ConnectionSettings(node); var client = new ElasticClient(settings); //创建索引 var resp = client.Indices.Create("test", opt => { return opt.Map<ESTest>(m => m.AutoMap()); }); Console.WriteLine("创建索引结果:" + resp.Acknowledged); Console.WriteLine(resp.DebugInformation);插入数据

var model = new ESTest() { Name = "青城1", Age = 20, Info = "顺其自然，不代表我们可以不努力，而是努力之后有勇气接管成败。
", Id = 2, CreateTime = DateTime.Now }; var indexResp = client.Index(model, i => i.Index("test")); if (indexResp.IsValid) { }检索数据

var res = client.Search<ESTest>(a => a.Index("test") .Query(a => a.Match(m => m.Field(f => f.Info).Query("顺其自然")))); foreach (var item in res.Documents) { Console.WriteLine(item.Name + " " + item.Info); }

检索数据的写法基本上和DSL语法构造同等。
学会DSL，用C#也可以写出精确的查询语句。

学会以上的基本操作，就可以算是对ES有一个基本的理解了。
更多深入的知识点可以去ES官方文档学习。

原文地址：https://www.cnblogs.com/boxrice/p/14562673.html