批量操作
首先創(chuàng)建一個(gè)用于演示的索引
_mget批量查詢
也可以這樣寫(xiě)
bulk批量導(dǎo)入
批量導(dǎo)入可以合并多個(gè)操作，比如index,delete,update,create等等。也可以幫助從一個(gè)索引導(dǎo)入另一個(gè)索引。需要注意的是，每一條數(shù)據(jù)都由兩行構(gòu)成(delete除外)，其它命令比如index和create都是由元信息行和數(shù)據(jù)行組成，update比較特殊，它的數(shù)據(jù)行可能是doc，也可能是upset或者script,如果不了解的朋友可以參考前面的update的翻譯。
action_and_meta_data\n
optional_source\n
舉個(gè)例子：
{"index":{"_index":"test","_type":"type1","_id":"1"}}
{"field1":"value1"}
bulk各種操作
映射
定義：創(chuàng)建索引的時(shí)候，可以預(yù)先定義字段的類型以及相應(yīng)屬性
elasticsearch會(huì)根據(jù)JSON源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)類型猜測(cè)你想要的字段映射。將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成可搜索的索引項(xiàng)。Mapping就是我們自己定義的字段的數(shù)據(jù)類型，同時(shí)告訴elasticsearch如何索引數(shù)據(jù)以及是否可以被搜索。
作用：會(huì)讓索引建立的更加細(xì)致和完善
類型：靜態(tài)映射和動(dòng)態(tài)映射
內(nèi)置類型
string類型：text,keyword(string類型在es5開(kāi)始已經(jīng)廢棄)
數(shù)字類型：long,integer,short,byte,double,float
日期類型：date
bool類型：boolen
binary類型：binary
復(fù)雜類型：object,nested
geo類型：geo-point,geo-shape
專業(yè)類型：ip,competion
常用屬性
屬性：描述
store：值為yes表示存儲(chǔ)，為no表示不存儲(chǔ)，默認(rèn)為no，適合所有類型
index：yes表示分析，no表示不分析，默認(rèn)值為true，適合string類型
null_value：如果字段為空，可以設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值，比如“NA”，適合所有類型
analyzer：可以設(shè)置索引和搜索時(shí)用的分析器，默認(rèn)使用的是standard分析其，還可以使用whitespace,simple.english
include_in_all：默認(rèn)es為每個(gè)文檔定義一個(gè)特殊域_all，它的作用是讓每個(gè)字段被搜索到，如果不想某個(gè)字段被搜索到，可以設(shè)置為false，適合所有類型
format：時(shí)間格式字符串的模式，適合date類型
創(chuàng)建映射例子：
對(duì)應(yīng)這個(gè)映射創(chuàng)建一條數(shù)據(jù)
當(dāng)然，映射也是可以獲取的
查詢
elasticsearch是功能非常強(qiáng)大的搜索引擎，使用它的目的就是為了快速的查詢到需要的數(shù)據(jù)。
查詢分類：
基本查詢：使用elasticsearch內(nèi)置查詢條件進(jìn)行查詢
組合查詢：把多個(gè)查詢組合在一起進(jìn)行復(fù)合查詢
過(guò)濾：查詢同時(shí)，通過(guò)filter條件在不影響打分的情況下篩選數(shù)據(jù)
match查詢:會(huì)將被查詢對(duì)象先進(jìn)行分詞處理，在作為關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢。如下圖就把title中包含python的數(shù)據(jù)查詢出來(lái)了。
我們將title換成python網(wǎng)站，發(fā)現(xiàn)也可以檢索出這兩條信息，原因是match操作會(huì)將title中的字段進(jìn)行分詞，然后作為關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，類似于or的關(guān)系。
term查詢:會(huì)將被查詢對(duì)象作為一個(gè)關(guān)鍵字直接進(jìn)行查詢，如下圖：
terms查詢:將對(duì)一組關(guān)鍵字進(jìn)行查詢，如下圖：
_search操作還有兩個(gè)參數(shù)from和size分別表示從第from條數(shù)據(jù)開(kāi)始，返回size條數(shù)據(jù)。
也可以這樣寫(xiě)，返回所以數(shù)據(jù)
短語(yǔ)查詢：
會(huì)將被查詢對(duì)象進(jìn)行分詞作為一個(gè)數(shù)據(jù)，然后查找滿足這個(gè)數(shù)組中所有關(guān)鍵詞的字段。
slop的值表示分詞之間的最大距離
多字段查詢
一些屬性
store_field
我們還可以設(shè)置store_field,限定只返回哪些字段里store屬性設(shè)置為true的字段
sort
如圖表示對(duì)“comments”字段表示升序排列，desc換成asc表示降序
range
當(dāng)然我們也可以設(shè)置查詢范圍,其中g(shù)te表示大于等于，lte表示小于等于，gt／lt表示大于/小于，boost表示權(quán)重。
組合查詢：
bool查詢
注意，老版本的filtered已經(jīng)被bool替換
先建立測(cè)試數(shù)據(jù)
bool接受四種值：must、filter、should、must_not
filter:字段過(guò)濾，不參與打分
must:數(shù)據(jù)里所有查詢都必須滿足
should:數(shù)據(jù)里所有查詢滿足一個(gè)就行了
must_not:數(shù)據(jù)里所有查詢都必須不滿足
以下查詢等價(jià)于SQL語(yǔ)句“SELECT * FROM testjob WHERE salary=20”
將scrapy中爬取的數(shù)據(jù)寫(xiě)入ES
首先安裝一個(gè)應(yīng)用：elasticsearch-dsl
>>>pip3 install elasticsearch-dsl
以下是文檔中的使用說(shuō)明
在Scrapy中構(gòu)建數(shù)據(jù)模型
在scrapy項(xiàng)目根目錄下仿照 django的結(jié)構(gòu)構(gòu)建一個(gè)models文件夾，并在文件夾內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)模型文件：
然后我們運(yùn)行這個(gè)腳本，在head頁(yè)面中就能看到剛創(chuàng)建了一個(gè)對(duì)應(yīng)的索引
然后，我們回到scrapy，打開(kāi)pipeline,寫(xiě)一個(gè)將item中數(shù)據(jù)傳入Doctype保存的邏輯
然后在scrapy中執(zhí)行這個(gè)腳本，便能在ES中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)。
添加搜索推薦功能：
在需要添加推薦功能的DocType類中添加一個(gè)字段，如下所示：
而在items中則需要添加相應(yīng)的 items搜索建議池
