kibana install

使用kibana管理索引
curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具，使用curl可以简单实现常见的get/post请求。简单的认为是可以在命令行下面访问url的一个工具。在centos的默认库里面是有curl工具的，如果没有请yum安装即可。
curl
-X 指定http的请求方法 有HEAD GET POST PUT DELETE
-d 指定要传输的数据
-H 指定http请求头信息
1、使用 Xput创建索引
1、创建索引
在我们的kibana的dev tools当中执行以下语句
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/?pretty

2、插入文档
前面的命令使用 PUT 动词将一个文档添加到 /article(文档类型)，并为该文档分配 ID 为1。URL 路径显示为index/doctype/ID（索引/文档类型/ID）。
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d ‘{“id”: “1”, “title”: “What is lucene”}’
问题：Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported
解决：
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d ‘{“id”: “1”, “title”: “What is lucene”}’ -H “Content-Type: application/json”
原因：
此原因时由于ES增加了安全机制， 进行严格的内容类型检查，严格检查内容类型也可以作为防止跨站点请求伪造攻击的一层保护。 官网解释
http.content_type.required
3、查询文档
curl -XGET http://node01:9200/blog01/article/1?pretty
问题：Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported
解决：
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d ‘{“id”: “1”, “title”: “What is lucene”}’ -H “Content-Type: application/json”
curl -XGET http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -H “Content-Type: application/json”
4、更新文档
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d ‘{“id”: “1”, “title”: " What is elasticsearch"}’
问题：Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported
解决：
curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d ‘{“id”: “1”, “title”: " What is elasticsearch"}’ -H “Content-Type: application/json”
5、搜索文档
curl -XGET “http://node01:9200/blog01/article/_search?q=title:elasticsearch”

问题：Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported
解决：
curl -XGET “http://node01:9200/blog01/article/_search?q=title:‘elasticsearch’&pretty” -H “Content-Type: application/json”
6、删除文档
curl -XDELETE “http://node01:9200/blog01/article/1?pretty”
7、删除索引
curl -XDELETE http://node01:9200/blog01?pretty
2、返回值说明
1、Hits
返回结果中最重要的部分是 hits ，它包含 total 字段来表示匹配到的文档总数，并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档。
在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。这不像其他的搜索引擎，仅仅返回文档的ID，需要你单独去获取文档。
每个结果还有一个 _score ，它衡量了文档与查询的匹配程度。默认情况下，首先返回最相关的文档结果，就是说，返回的文档是按照 _score 降序排列的。在这个例子中，我们没有指定任何查询，故所有的文档具有相同的相关性，因此对所有的结果而言 1 是中性的 _score 。
max_score 值是与查询所匹配文档的 _score 的最大值。
2、took
took 值告诉我们执行整个搜索请求耗费了多少毫秒
3、Shard
_shards 部分 告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。正常情况下我们不希望分片失败，但是分片失败是可能发生的。
如果我们遭遇到一种灾难级别的故障，在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本，那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样，Elasticsearch 将报告这个分片是失败的，但是会继续返回剩余分片的结果。
4、timeout
timed_out 值告诉我们查询是否超时。默认情况下，搜索请求不会超时。 如果低响应时间比完成结果更重要，你可以指定 timeout 为 10 或者 10ms（10毫秒），或者 1s（1秒）：
GET /_search?timeout=10ms
在请求超时之前，Elasticsearch 将会返回已经成功从每个分片获取的结果。
3、花式查询
在kibana提供的界面上进行操作。
POST /school/student/_bulk
{ “index”: { “_id”: 1 }}
{ “name” : “liubei”, “age” : 20 , “sex”: “boy”, “birth”: “1996-01-02” , “about”: “i like diaocan he girl” }
{ “index”: { “_id”: 2 }}
{ “name” : “guanyu”, “age” : 21 , “sex”: “boy”, “birth”: “1995-01-02” , “about”: “i like diaocan” }
{ “index”: { “_id”: 3 }}
{ “name” : “zhangfei”, “age” : 18 , “sex”: “boy”, “birth”: “1998-01-02” , “about”: “i like travel” }
{ “index”: { “_id”: 4 }}
{ “name” : “diaocan”, “age” : 20 , “sex”: “girl”, “birth”: “1996-01-02” , “about”: “i like travel and sport” }
{ “index”: { “_id”: 5 }}
{ “name” : “panjinlian”, “age” : 25 , “sex”: “girl”, “birth”: “1991-01-02” , “about”: “i like travel and wusong” }
{ “index”: { “_id”: 6 }}
{ “name” : “caocao”, “age” : 30 , “sex”: “boy”, “birth”: “1988-01-02” , “about”: “i like xiaoqiao” }
{ “index”: { “_id”: 7 }}
{ “name” : “zhaoyun”, “age” : 31 , “sex”: “boy”, “birth”: “1997-01-02” , “about”: “i like travel and music” }
{ “index”: { “_id”: 8 }}
{ “name” : “xiaoqiao”, “age” : 18 , “sex”: “girl”, “birth”: “1998-01-02” , “about”: “i like caocao” }
{ “index”: { “_id”: 9 }}
{ “name” : “daqiao”, “age” : 20 , “sex”: “girl”, “birth”: “1996-01-02” , “about”: “i like travel and history” }
1、使用match_all做查询
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
问题：通过match_all匹配后，会把所有的数据检索出来，但是往往真正的业务需求并非要找全部的数据，而是检索出自己想要的；并且对于es集群来说，直接检索全部的数据，很容易造成GC现象。所以，我们要学会如何进行高效的检索数据
2、通过关键字段进行查询
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“match”: {“about”: “travel”}
}
}
如果此时想查询喜欢旅游的，并且不能是男孩的，怎么办？
【这种方式是错误的，因为一个match下，不能出现多个字段值[match] query doesn’t support multiple fields】，需要使用复合查询

3、bool的复合查询
当出现多个查询语句组合的时候，可以用bool来包含。bool合并聚包含：must，must_not或者should， should表示or的意思
例子：查询非男性中喜欢旅行的人
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: { “match”: {“about”: “travel”}},
“must_not”: {“match”: {“sex”: “boy”}}
}
}
}
4、bool的复合查询中的should
should表示可有可无的（如果should匹配到了就展示，否则就不展示）
例子：
查询喜欢旅行的，如果有男性的则显示，否则不显示
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: { “match”: {“about”: “travel”}},
“should”: {“match”: {“sex”: “boy”}}
}
}
}
5、term匹配
使用term进行精确匹配（比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)）
语法
{ “term”: { “age”: 20 }}
{ “term”: { “date”: “2018-04-01” }}
{ “term”: { “sex”: “boy” }}
{ “term”: { “about”: “trivel” }}
例子：
查询喜欢旅行的
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: { “term”: {“about”: “travel”}},
“should”: {“term”: {“sex”: “boy”}}
}}
}
6、使用terms匹配多个值
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: { “terms”: {“about”: [“travel”,“history”]}}
}
}
}
term主要是用于精确的过滤比如说：”我爱你”
在match下面匹配可以为包含：我、爱、你、我爱等等的解析器
在term语法下面就精准匹配到：”我爱你”
7、Range过滤
Range过滤允许我们按照指定的范围查找一些数据：操作范围：gt::大于，gte::大于等于,lt::小于，lte::小于等于
例子：
查找出大于20岁，小于等于25岁的学生
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“range”: {
“age”: {“gt”:20,“lte”:25}
}
}
}
8、exists过滤
exists可以找到文档中是否包含某个字段。
例子：
查找字段中包含age的文档
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“exists”: {
“field”: “age”
}
}
}
9、bool的多条件过滤
用bool也可以像之前match一样来过滤多行条件：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and 。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not 。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or
例子：
过滤出about字段包含travel并且年龄大于20岁小于30岁的同学
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{“term”: {
“about”: {
“value”: “travel”
}
}},{“range”: {
“age”: {
“gte”: 20,
“lte”: 30
}
}}
]
}
}
}
10、查询与过滤条件合并
通常复杂的查询语句，我们也要配合过滤语句来实现缓存，用filter语句就可以来实现
例子：
查询出喜欢旅行的，并且年龄是20岁的文档
GET /school/student/_search?pretty
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: {“match”: {“about”: “travel”}},
“filter”: [{“term”:{“age”: 20}}]
}
}
}

4、索引映射（mappings）管理
1、为什么要映射
elasticsearch中的文档等价于java中的对象，那么在java对象中有字段（比如string、int、long等），同理在elasticsearch索引中的具体字段也是有类型的。
PUT /document/article/1
{
“title” : “elasticsearchshi是是什么”,
“author” : “zhangsan”,
“titleScore” : 60
}
这种操作并没有指定字段类型，那么elasticsearch会自动根据数据类型的格式识别字段的类型；查看索引字段类型：GET /document/article/_mapping。可以发现titleScore的类型是long。

然后再插入一条数据：
PUT /document/article/2
{
“title” : “elasticsearchshi是是什么”,
“author” : “zhangsan”,
“titleScore” : 66.666
}
查询数据：GET /document/article/2
我们会发现es能存入，并没有报错（注意），这其实是一个问题，因为如果后期elaticsearch对接java的时候，我们会写一个类对数据做封装，比如：
class Article{
private String title;
private String author;
private String titleScore //《什么类型合适》？如果使用long类型，那么后面肯定会有数据格式转换的异常 doublelong
}
所以，我们如果能提前知道字段类型，那么最好使用mapping的映射管理，提前指定字段的类型，防止后续的程序问题；
DELETE document
PUT document
{
“mappings”: {
“article” : {
“properties”:
{
“title” : {“type”: “text”} ,
“author” : {“type”: “text”} ,
“titleScore” : {“type”: “double”}

  }
}

}
}
get document/article/_mapping
2、基本命令
DELETE school
PUT school
{
“mappings”: {
“logs” : {
“properties”: {“messages” : {“type”: “text”}}
}
}
}
添加索引：school，文档类型类logs，索引字段为message ，字段的类型为text
GET /school/_mapping/logs

继续添加字段
POST /school/_mapping/logs
{
“properties”: {“number” : {“type”: “text”}}
}

GET /school/_mapping/logs

3、获取映射字段
语法：
GET /{index}/_mapping/{type}/field/{field}
GET /school/_mapping/logs/field/number

5、索引库配置管理（settings）
1、 索引库配置
所谓的settings就是用来修改索引分片和副本数的；
比如有的重要索引，副本数很少甚至没有副本，那么我们可以通过setting来添加副本数
DELETE document
PUT document
{
“mappings”: {
“article” : {
“properties”:
{
“title” : {“type”: “text”} ,
“author” : {“type”: “text”} ,
“titleScore” : {“type”: “double”}

  }
}

}
}
GET /document/_settings

可以看到当前的副本数是1，那么为了提高容错性，我们可以把副本数改成2：
PUT /document/_settings
{
“number_of_replicas”: 2
}

副本可以改，分片不能改
PUT /document/_settings
{
“number_of_shards”: 3
}

2、 零停机重新索引数据
实际生产，对于文档的操作，偶尔会遇到这种问题：
某一个字段的类型不符合后期的业务了，但是当前的索引已经创建了，我们知道es在字段的mapping建立后就不可再次修改mapping的值。
1、新建索引库articles1，并添加数据
DELETE articles1
PUT articles1
{
“settings”:{
“number_of_shards”:3,
“number_of_replicas”:1
},
“mappings”:{
“article”:{
“dynamic”:“strict”,
“properties”:{
“id”:{“type”: “text”, “store”: true},
“title”:{“type”: “text”,“store”: true},
“readCounts”:{“type”: “integer”,“store”: true},
“times”: {“type”: “text”, “index”: false}
}
}
}
}

PUT articles1/article/1
{
“id” : “1”,
“title” : “世界1”,
“readCounts” : 2 ,
“times” : “2018-05-01”
}

get articles1/article/1
2、 新建索引库articles2
DELETE articles2
PUT articles2
{
“settings”:{
“number_of_shards”:5,
“number_of_replicas”:1
},
“mappings”:{
“article”:{
“dynamic”:“strict”,
“properties”:{
“id”:{“type”: “text”, “store”: true},
“title”:{“type”: “text”,“store”: true},
“readCounts”:{“type”: “integer”,“store”: true},
“times”: {“type”: “date”, “index”: false}
}
}
}
}

GET articles2/article/1
3、拷贝数据并验证
POST _reindex
{
“source”: {
“index”: “articles1”
},
“dest”: {
“index”: “articles2”
}
}

GET articles2/article/1
6、分页操作
1、导入数据
DELETE us
POST /_bulk
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “1” }}
{ “email” : “[e-mail]”, “name” : “John Smith”, “username” : “@john” }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “2” }}
{ “email” : “[e-mail]”, “name” : “Mary Jones”, “username” : “@mary” }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “3” }}
{ “date” : “2014-09-13”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “Elasticsearch means full text search has never been so easy”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “4” }}
{ “date” : “2014-09-14”, “name” : “John Smith”, “tweet” : “@mary it is not just text, it does everything”, “user_id” : 1 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “5” }}
{ “date” : “2014-09-15”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “However did I manage before Elasticsearch?”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “6” }}
{ “date” : “2014-09-16”, “name” : “John Smith”, “tweet” : “The Elasticsearch API is really easy to use”, “user_id” : 1 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “7” }}
{ “date” : “2014-09-17”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “The Query DSL is really powerful and flexible”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “8” }}
{ “date” : “2014-09-18”, “name” : “John Smith”, “user_id” : 1 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “9” }}
{ “date” : “2014-09-19”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “Geo-location aggregations are really cool”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “10” }}
{ “date” : “2014-09-20”, “name” : “John Smith”, “tweet” : “Elasticsearch surely is one of the hottest new NoSQL products”, “user_id” : 1 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “11” }}
{ “date” : “2014-09-21”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “Elasticsearch is built for the cloud, easy to scale”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “12” }}
{ “date” : “2014-09-22”, “name” : “John Smith”, “tweet” : “Elasticsearch and I have left the honeymoon stage, and I still love her.”, “user_id” : 1 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “13” }}
{ “date” : “2014-09-23”, “name” : “Mary Jones”, “tweet” : “So yes, I am an Elasticsearch fanboy”, “user_id” : 2 }
{ “create”: { “_index”: “us”, “_type”: “tweet”, “_id”: “14” }}
{ “date” : “2014-09-24”, “name” : “John Smith”, “tweet” : “How many more cheesy tweets do I have to write?”, “user_id” : 1 }
2、size+from浅分页
按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：
•1 客户端请求发给某个节点
•2 节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条
•3 结果返回给节点，整合数据，提取前10条
•4 返回给请求客户端
from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目
GET /us/_search?pretty
{
“from” : 0 , “size” : 5
}

GET /us/_search?pretty
{
“from” : 5 , “size” : 5
}
这种浅分页只适合少量数据，因为随from增大，查询的时间就会越大，而且数据量越大，查询的效率指数下降
优点：from+size在数据量不大的情况下，效率比较高
缺点：在数据量非常大的情况下，from+size分页会把全部记录加载到内存中，这样做不但运行速度特别慢，而且容易让es出现内存不足而挂掉
3、scroll深分页
对于上面介绍的浅分页，当Elasticsearch响应请求时，它必须确定docs的顺序，排列响应结果。
如果请求的页数较少（假设每页20个docs）, Elasticsearch不会有什么问题，但是如果页数较大时，比如请求第20页，Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs，再去除第1页到第19页的docs，得到第20页的docs。
解决的方式就是使用scroll，scroll就是维护了当前索引段的一份快照信息–缓存（这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照）。
可以把 scroll 分为初始化和遍历两步： 1、初始化时将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，可以想象成快照； 2、遍历时，从这个快照里取数据；
初始化
GET us/_search?scroll=3m
{
“query”: {“match_all”: {}},
“size”: 3
}
初始化的时候就像是普通的search一样
其中的scroll=3m代表当前查询的数据缓存3分钟
Size：3 代表当前查询3条数据
遍历
在遍历时候，拿到上一次遍历中的scrollid，然后带scroll参数，重复上一次的遍历步骤，直到返回的数据为空，就表示遍历完成
GET /_search/scroll
{
“scroll” : “1m”,
“scroll_id” : “DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAPXFk0xN1BmSnlVUldhYThEdWVzZ19xbkEAAAAAAAAAIxZuQWVJU0VSZ1JzcVZtMGVYZ3RDaFlBAAAAAAAAA9oWTVZOdHJ2cXBSOU9wN3c1dk5vcWd4QQAAAAAAAAPYFk0xN1BmSnlVUldhYThEdWVzZ19xbkEAAAAAAAAAIhZuQWVJU0VSZ1JzcVZtMGVYZ3RDaFlB”
}
【注意】：每次都要传参数scroll，刷新搜索结果的缓存时间，另外不需要指定index和type（不要把缓存的时间设置太长，占用内存）
对比
浅分页，每次查询都会去索引库（本地文件夹）中查询pageNum*page条数据，然后截取掉前面的数据，留下最后的数据。 这样的操作在每个分片上都会执行，最后会将多个分片的数据合并到一起，再次排序，截取需要的。
深分页，可以一次性将所有满足查询条件的数据，都放到内存中。分页的时候，在内存中查询。相对浅分页，就可以避免多次读取磁盘。