您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 数据库 > 百科

如何通过Curl方式进行ElasticSearch增删改查

时间:2023-02-27 14:03:18  来源:今日头条  作者:数据库干货铺

关于ElasticSearch增删改查的方法有很多,使用curl操作命令总结如下,如有需要可以点击收藏。

1、ElasticSearch新增数据

如果进行一个类似于SQL的 insert的操作

insert into users(name,age,emAIl) values('ctt',18,'ctt@abc.com')

具体示例如下:

curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/users/_doc" -H "Content-Type: Application/json" -d '
{
  "name": "ctt",
  "age": 18,
  "email": "ctt@abc.com"
}'

上面的命令使用HTTP POST方法向名为"users"的索引中添加一条文档,文档包含"name"、"age"和"email"三个字段。其中,-X选项指定HTTP请求的方法,-H选项指定HTTP请求的头部信息,-d选项指定HTTP请求的数据体。

写了多条记录,便于后面进行测试,结果如下:

{"took":1,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5,"max_score":1.0,"hits":[{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"Uxz2jYYBNjbWHoXGCfXa","_score":1.0,"_source":
{
  "name": "jgt",
  "age": 29,
  "email": "jgt@abc.com"
}},{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"UBz0jYYBNjbWHoXGufWJ","_score":1.0,"_source":
{
  "name": "ttc",
  "age": 20,
  "email": "ttc@abc.com"
}},{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"URz1jYYBNjbWHoXGOvU0","_score":1.0,"_source":
{
  "name": "tt",
  "age": 25,
  "email": "tt@abc.com"
}},{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"Uhz1jYYBNjbWHoXGhPWI","_score":1.0,"_source":
{
  "name": "att",
  "age": 27,
  "email": "att@abc.com"
}},{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"TxzvjYYBNjbWHoXG-fUx","_score":1.0,"_source":
{
  "name": "ctt",
  "age": 18,
  "email": "ctt@abc.com"
}}]}}

可以用pretty加以修饰,结果集显示如下

: {
          "name" : "ttc",
          "age" : 20,
          "email" : "ttc@abc.com"
        }
      },
      {
        "_index" : "users",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "URz1jYYBNjbWHoXGOvU0",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "tt",
          "age" : 25,
          "email" : "tt@abc.com"
        }
      },
      {
        "_index" : "users",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Uhz1jYYBNjbWHoXGhPWI",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "att",
          "age" : 27,
          "email" : "att@abc.com"
        }
      },
      {
        "_index" : "users",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "TxzvjYYBNjbWHoXG-fUx",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "ctt",
          "age" : 18,
          "email" : "ctt@abc.com"
        }
      }
    ]
  }
}

如果新增的文档ID由Elasticsearch自动生成,可以将"_doc"替换为"_create",这样在新增数据时,Elasticsearch会在响应中返回文档ID,示例如下:

curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/users/_create" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "name": "ctty",
  "age": 30,
  "email": "ctty@abc.com"
}'

2、更新记录

进行一次类似如下update的操作

update users set age=30 where name='jgt'

可以使用Elasticsearch的Update By Query API来根据条件更新数据。Update By Query API可以对符合特定条件的所有文档进行更新操作。以下是一个使用curl更新满足条件的文档的示例:

 
curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/users/_update_by_query" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "jgt"
    }
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.age = params.new_age",
    "params": {
      "new_age": 30
    }
  }
}'

更新完成后查看结果如下:

上面的命令使用HTTP POST方法向名为"users"的索引中name为“jgt”的所有文档的年龄为30。其中:

 
-X选项指定HTTP请求的方法
-H选项指定HTTP请求的头部信息
-d选项指定HTTP请求的数据体
"query"字段表示查询条件:"term"表示匹配字段的值等于给定值,"name"字段表示要匹配的字段,"jgt"表示要匹配的值。
"script"字段表示更新脚本:"source"表示要执行的脚本,"ctx._source.age"表示要更新的字段,"params"表示要传入的参数,"new_age"表示要更新成的新值。

除了使用Update By Query API,还可以使用Bulk API和Update API对数据进行更新。

Bulk API可以批量处理多个文档的更新、插入和删除操作。以下是一个使用curl批量更新文档的示例:

curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/users/_bulk" -H "Content-Type: application/json" -d '
{ "update": {"_id": "1", "_index": "users"} }
{ "doc": {"age": 16} }
{ "update": {"_id": "2", "_index": "users"} }
{ "doc": {"age": 16} }
'

上面的命令使用HTTP POST方法向名为"users"的索引中批量更新文档的age。其中:-X选项指定HTTP请求的方法,-H选项指定HTTP请求的头部信息,-d选项指定HTTP请求的数据体,"update"表示更新操作,"_id"表示要更新的文档ID,"_index"表示要更新的索引名,"doc"表示要更新的字段和值。

Update API可以对单个文档进行更新操作。以下是一个使用curl更新单个文档的示例:

curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/users/_doc/1/_update" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
 "doc": {
 "age": 16
 }
}'

上面的命令使用HTTP POST方法向名为"users"的索引中更新ID为1的文档的age为16。其中,-X选项指定HTTP请求的方法,-H选项指定HTTP请求的头部信息,-d选项指定HTTP请求的数据体,"_doc"表示要更新的文档类型,"1"表示要更新的文档ID,"doc"表示要更新的字段和值。

需要注意的是,Bulk API和Update API都支持批量操作和复杂的更新操作,可以根据具体需求进行使用。同时,更新操作会修改原始数据,因此需要谨慎操作。

3、删除记录

进行一次类似如下update的操作

delete from users  where name='jgt

可以使用Elasticsearch的Delete By Query API和Delete API来删除数据。

Delete By Query API可以根据特定条件删除文档。以下是一个使用curl删除满足条件的文档的示例:

curl -XPOST "http://127.0.01:9200/users/_delete_by_query" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
 "query": {
 "term": {
 "name": "att"
 }
 }
}'

上面的命令使用HTTP POST方法向名为"users"的索引中删除"name"为"att"的所有文档。其中,-X选项指定HTTP请求的方法,-H选项指定HTTP请求的头部信息,-d选项指定HTTP请求的数据体,"query"字段表示查询条件,"term"表示匹配字段的值等于给定值,"name"字段表示要匹配的字段,"att"表示要匹配的值。

Delete API可以删除单个文档。以下是一个使用curl删除单个文档的示例:

curl -XDELETE "http://127.0.0.1:9200/users/_doc/1"

上面的命令使用HTTP DELETE方法向名为"users"的索引中删除ID为1的文档。其中,-X选项指定HTTP请求的方法,"_doc"表示要删除的文档类型,"1"表示要删除的文档ID。

需要注意的是,删除操作会永久删除数据,因此需要谨慎操作。建议在进行删除操作前进行备份操作,以防止误操作造成数据丢失。

4、查询记录

Elasticsearch提供了丰富的查询方式,可以根据具体的业务需求进行选择。以下是几种常用的查询方式:

(1)Match Query

根据给定的查询条件在指定字段中进行匹配。例如,下面的查询可以匹配"my_field"字段中包含"my_value"的文档:

{ "query": { "match": { "my_field": "my_value" } } }

具体示例如下:

 
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "tt"
    }
  }
}'

查询结果如下:

(2)Term Query

根据给定的查询条件在指定字段中进行精确匹配。

例如,下面的查询可以匹配"my_field"字段中值为"my_value"的文档:

{ "query": { "term": { "my_field": "my_value" } } }

具体示例如下:

curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
 "query": {
 "term": {
 "name": "ctt"
 }
 }
}'

查询结果如下:

(3)Range Query

根据给定的范围查询条件在指定字段中进行匹配。

例如,下面的查询可以匹配"my_field"字段中值在10到20之间的文档:

{ "query": { "range": { "my_field": { "gte": 10, "lte": 20 } } } }

具体示例如下:

 
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}'

查询结果如下:

(4)Bool Query

根据给定的多个查询条件进行组合查询。

例如,下面的查询可以匹配"my_field1"字段中值包含"my_value1"并且"my_field2"字段中值包含"my_value2"的文档:

 
{ "query": 
{ "bool": 
{ "must": [ { "match": { "my_field1": "my_value1" } }, 
            { "match": { "my_field2": "my_value2" } } 
          ]
 } } }

具体示例如下:

 
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "ctt" } },
        { "match": { "age": "18" } }
      ]
    }
  }
}'

查询结果如下:

(5)多条件查询

在Elasticsearch中,可以使用布尔查询(Bool Query)来进行多个条件查询。Bool查询包含三种类型的子查询:must、should和must_not。

must查询:所有的查询条件都必须匹配才能返回文档。可以使用多个must子句来构建复杂的查询。
should查询:至少有一个查询条件匹配时返回文档。可以使用多个should子句来构建复杂的查询。
must_not查询:所有的查询条件都不能匹配才能返回文档。

下面是一个示例,演示如何使用Bool查询来同时匹配多个条件:

 
{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 { "match": { "field1": "value1" } },
 { "match": { "field2": "value2" } }
 ],
 "should": [
 { "match": { "field3": "value3" } },
 { "match": { "field4": "value4" } }
 ],
 "must_not": [
 { "match": { "field5": "value5" } }
 ]
 }
 }
}

在上面的示例中,查询条件包括:

必须匹配field1为value1的文档;
必须匹配field2为value2的文档;
至少匹配一个should子句,其中field3为value3或field4为value4;
不匹配field5为value5的文档。

可以根据实际情况修改查询条件。具体示例如下:
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 { "match": { "name": "ctt" } },
 { "match": { "age": "18" } }
 ],
 "should": [
 { "match": { "name": "tt" } },
 { "match": { "age": "18" } }
 ],
 "must_not": [
 { "match": { "name": "jgt" } }
 ]
 }
 }
}'

查询结果:

(6)组合查询

类似于如下SQL的组合条件查询

select * from users where (name like '%ctt%' or name like '%tt%') and age >=10 and age<=2

具体示例如下:

 
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/users/_search?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
 "query": {
 "bool": {
 "should": [
 { "match": { "name": "ctt" } },
 { "match": { "name": "tt" } }
 ],
 "filter": {
 "range": {
 "age": {
 "gte": 10,
 "lte": 20
 }
 }
 }
 }
 }
}'

查询结果如下:

需要注意的是,查询操作的结果可以通过Elasticsearch的排序、过滤、聚合等方式进行处理,以满足不同的业务需求。同时,查询操作也会占用Elasticsearch的系统资源,因此需要谨慎使用,建议根据具体的业务需求选择合适的查询方式。

5、小结

ElasticSearch的使用场景和常见的操作命令和方式均很多,后续多总结归纳。



Tags:ElasticSearch   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系,我们将及时更正、删除。
▌相关推荐
Elasticsearch 性能优化详解
硬件配置优化升级硬件设备配置一直都是提高服务能力最快速有效的手段,在系统层面能够影响应用性能的一般包括三个因素:CPU、内存和 IO,可以从这三方面进行 ES 的性能优化工作。...【详细内容】
2024-03-07  Search: ElasticSearch  点击:(25)  评论:(0)  加入收藏
ElasticSearch 的概念解析与使用方式
ElasticSearch(后续简称 ES)在企业中的使用可以说是非常广泛了,那么 ES 到底是什么呢?我们学习 ES 能做到哪些事情呢?接下来我将用几篇文章详细聊一聊 ES。ES 是一款高性能的分布...【详细内容】
2023-12-29  Search: ElasticSearch  点击:(112)  评论:(0)  加入收藏
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的实操建议
一、前言本文分享了在工作中关于 ElasticSearch 的一些使用建议。和其他更偏向手册化更注重结论的文章不同,本文将一定程度上阐述部分建议背后的原理及使用姿势参考,避免流于...【详细内容】
2023-12-28  Search: ElasticSearch  点击:(95)  评论:(0)  加入收藏
一口气看完 43 个关于 ElasticSearch 的使用建议
一、前言本文分享了在工作中关于 ElasticSearch 的一些使用建议。和其他更偏向手册化更注重结论的文章不同,本文将一定程度上阐述部分建议背后的原理及使用姿势参考,避免流于...【详细内容】
2023-12-19  Search: ElasticSearch  点击:(175)  评论:(0)  加入收藏
Elasticsearch与文件描述符的恩恩怨怨
提到Elasticsearch,让笔者最恶心的倒不是它的反人类的DSL设计,而是每次安装都需要修改进程的最大文件描述符。那ES与文件描述符有啥恩怨呢,下面就来唠叨唠叨。首先说说文件描述...【详细内容】
2023-12-13  Search: ElasticSearch  点击:(123)  评论:(0)  加入收藏
Mongodb和Elasticsearch计算经纬度哪个性能更好
MongoDB和Elasticsearch都支持计算经纬度距离,但它们的性能表现可能因使用场景和数据规模而异。性能对比1、数据索引和存储 MongoDB使用地理空间索引(2dsphere)来支持经纬度数...【详细内容】
2023-12-11  Search: ElasticSearch  点击:(214)  评论:(0)  加入收藏
SpringBoot整合ElasticSearch详解及相关使用方法
环境:springboot2.4.12 + ElasticSearch7.8.0简介Elasticsearch是一个分布式搜索引擎,底层基于Lucene实现。它屏蔽了Lucene的底层细节,提供了分布式特性,同时对外提供了Restful...【详细内容】
2023-11-10  Search: ElasticSearch  点击:(201)  评论:(0)  加入收藏
Elasticsearch的实际应用与扩展案例
当谈到搜索和分析大量数据时,Elasticsearch 是一个强大且广泛使用的工具。它是一个开源的分布式搜索和分析引擎,被设计用于处理海量数据,并提供实时的搜索、分析和可视化功能。...【详细内容】
2023-10-16  Search: ElasticSearch  点击:(269)  评论:(0)  加入收藏
十分钟掌握Doris,超越Hive、Elasticsearch和PostgreSQL
以前,数据仓库通常由Apache Hive、MySQL、Elasticsearch和PostgreSQL组成。它们支持数据仓库的数据计算和数据存储层: 数据计算:Apache Hive作为计算引擎。 数据存储:MySQL为Dat...【详细内容】
2023-09-27  Search: ElasticSearch  点击:(225)  评论:(0)  加入收藏
何时使用Elasticsearch,而不是MySQL?
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析: 数据模型 查询语言 索引和搜索 分布式和高可...【详细内容】
2023-08-22  Search: ElasticSearch  点击:(195)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
向量数据库落地实践
本文基于京东内部向量数据库vearch进行实践。Vearch 是对大规模深度学习向量进行高性能相似搜索的弹性分布式系统。详见: https://github.com/vearch/zh_docs/blob/v3.3.X/do...【详细内容】
2024-04-03  京东云开发者    Tags:向量数据库   点击:(5)  评论:(0)  加入收藏
原来 SQL 函数是可以内联的!
介绍在某些情况下,SQL 函数(即指定LANGUAGE SQL)会将其函数体内联到调用它的查询中,而不是直接调用。这可以带来显著的性能提升,因为函数体可以暴露给调用查询的规划器,从而规划器...【详细内容】
2024-04-03  红石PG  微信公众号  Tags:SQL 函数   点击:(5)  评论:(0)  加入收藏
如何正确选择NoSQL数据库
译者 | 陈峻审校 | 重楼Allied Market Research最近发布的一份报告指出,业界对于NoSQL数据库的需求正在持续上升。2022年,全球NoSQL市场的销售额已达73亿美元,预计到2032年将达...【详细内容】
2024-03-28    51CTO  Tags:NoSQL   点击:(14)  评论:(0)  加入收藏
为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用?
这是一个非常好的问题。IO多路复用被视为是非常好的性能助力器。但是一般我们在使用DB时,还是经常性采用c3p0,tomcat connection pool等技术来与DB连接,哪怕整个程序已经变成以...【详细内容】
2024-03-27  dbaplus社群    Tags:数据库连接池   点击:(13)  评论:(0)  加入收藏
八个常见的数据可视化错误以及如何避免它们
在当今以数据驱动为主导的世界里,清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而,在创建数据可视化时很容易犯错误,这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可...【详细内容】
2024-03-26  DeepHub IMBA  微信公众号  Tags:数据可视化   点击:(7)  评论:(0)  加入收藏
到底有没有必要分库分表,如何考量的
关于是否需要进行分库分表,可以根据以下考量因素来决定: 数据量和负载:如果数据量巨大且负载压力较大,单一库单一表可能无法满足性能需求,考虑分库分表。 数据增长:预估数据增长...【详细内容】
2024-03-20  码上遇见你  微信公众号  Tags:分库分表   点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
在 SQL 中写了 in 和 not in,技术总监说要炒了我……
WHY?IN 和 NOT IN 是比较常用的关键字,为什么要尽量避免呢?1、效率低项目中遇到这么个情况:t1表 和 t2表 都是150w条数据,600M的样子,都不算大。但是这样一句查询 &darr;select *...【详细内容】
2024-03-18  dbaplus社群    Tags:SQL   点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
应对慢SQL的致胜法宝:7大实例剖析+优化原则
大促备战,最大的隐患项之一就是慢SQL,对于服务平稳运行带来的破坏性最大,也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患,在日常开发中如何避免出现慢SQL,出现了慢SQL应该按照什...【详细内容】
2024-03-14  京东云开发者    Tags:慢SQL   点击:(5)  评论:(0)  加入收藏
过去一年,我看到了数据库领域的十大发展趋势
作者 | 朱洁策划 | 李冬梅过去一年,行业信心跌至冰点2022 年中,红衫的一篇《适应与忍耐》的报告,对公司经营提出了预警,让各个公司保持现金流,重整团队,想办法增加盈利。这篇报告...【详细内容】
2024-03-12    InfoQ  Tags:数据库   点击:(27)  评论:(0)  加入收藏
SQL优化的七个方法,你会哪个?
一、插入数据优化 普通插入:在平时我们执行insert语句的时候,可能都是一条一条数据插入进去的,就像下面这样。INSERT INTO `department` VALUES(1, &#39;研发部(RD)&#39;, &#39...【详细内容】
2024-03-07  程序员恰恰  微信公众号  Tags:SQL优化   点击:(20)  评论:(0)  加入收藏
站内最新
站内热门
站内头条