postman调用ES获取数据
postman调用ES获取数据
Elasticsearch会返回一个包含索引信息的表格
获取所有的索引
GET /_cat/indices?v
结果
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open .security-7 p01Tv9JvR1SjrgVh2Ivx8Q 1 1 6 0 39.4kb 19.7kb
green open prj_merak_tb_mobile GOrHT6KCRGKh-2SAMD0sCQ 3 0 15470710 0 5.5gb 5.5gb
green open prj_merak_test ZpO-NsjKQWOCkWsaltkiSQ 3 0 32805 0 21.5mb 21.5mb
green open prj_merak_log eeOnXgapT72UrVOcIXjoMQ 1 0 4101462 0 294.4mb 294.4mb
green open prj_merak_la_mobile bsFeEjsFSvG5ZbqlRvEHgw 3 0 9862645 4700 3.6gb 3.6gb
green open prj_merak_kfc_mobile B2kldQt8S-S5S2auqVsfLQ 3 0 1131193667 5565934 427.9gb 427.9gb
green open prj_merak_ph_mobile QNIEGQCgTrS0k6rB21PHgg 3 0 193753622 0 70.9gb 70.9gb
查询索引信息
GET /prj_merak_la_mobile
{
"prj_merak_la_mobile": {
"aliases": {},
"mappings": {
"properties": {
"encrypt_mobile": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"mobile": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"user_code": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"yumid": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"settings": {
"index": {
"creation_date": "1705374258041",
"number_of_shards": "3",
"number_of_replicas": "0",
"uuid": "bsFeEjsFSvG5ZbqlRvEHgw",
"version": {
"created": "7060299"
},
"provided_name": "prj_merak_la_mobile"
}
}
}
}
这个JSON包含了有关名为”prj_merak_la_mobile”的Elasticsearch索引的详细信息。让我来解释一下每个部分的含义：
-
“prj_merak_la_mobile”: 这是索引的名称。
-
“aliases”: 这里列出了索引的别名，但在这个例子中是空的，表示该索引没有别名。
-
“mappings”: 这个部分定义了索引的映射(mapping)，即索引中包含的字段以及它们的数据类型。在这个例子中，包含了”encrypt_mobile”、“mobile”、“user_code”和”yumid”这几个字段，它们的类型都是”text”，并且每个字段还有一个名为”keyword”的子字段，类型为”keyword”，并设置了”ignore_above”参数。
-
“settings”: 这个部分包含了索引的设置信息，包括索引的创建日期、分片数量、副本数量、唯一标识符(uuid)等。在这个例子中，索引”prj_merak_la_mobile”有3个分片，0个副本。
ignore_above是Elasticsearch中的一个设置，用于限制keyword类型字段中单个项的长度。如果字段中的项超过了ignore_above设置的长度，那么该项将不会被索引或存储。这个设置通常用于避免索引过长的关键字，以保持索引的性能和存储效率。ignore_above的值是字符数，但需要注意的是，Lucene是按字节计数的，因此如果使用UTF-8文本（包含非ASCII字符），可能需要将限制设置为32766的四分之一（即8191），以避免超出Lucene的字节长度限制。
查询索引下的10条数据
GET /prj_merak_la_mobile/_search
{
"size": 10,
"query": {
"match_all": {}
}
}
{
"took": 9,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 10000,
"relation": "gte"
},
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"mobile": "18113387365"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_00011ecdd2226ed942d5efd926b249b1",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_00011ecdd2226ed942d5efd926b249b1",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "00011ecdd2226ed942d5efd926b249b1",
"mobile": "15958602815"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_00026c42da5c30490711f7a9017a13a7",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_00026c42da5c30490711f7a9017a13a7",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "00026c42da5c30490711f7a9017a13a7",
"mobile": "16225722370"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_0003170f05dced22c86199ac99fc118d",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_0003170f05dced22c86199ac99fc118d",
"user_code": "61044743226252978316",
"encrypt_mobile": "0003170f05dced22c86199ac99fc118d",
"mobile": "15208159925"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_0003e2d934b0efc519e2a77599626855",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_0003e2d934b0efc519e2a77599626855",
"user_code": "25729164245147813687",
"encrypt_mobile": "0003e2d934b0efc519e2a77599626855",
"mobile": "13078965473"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_0005efe15b879a8374f836be8816af04",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_0005efe15b879a8374f836be8816af04",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "0005efe15b879a8374f836be8816af04",
"mobile": "18672190703"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_000b1d9a854e95a84e298894cdd4c718",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_000b1d9a854e95a84e298894cdd4c718",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "000b1d9a854e95a84e298894cdd4c718",
"mobile": "15918155502"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_000cc6662a929c3d31e2c2eb06dcd30c",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_000cc6662a929c3d31e2c2eb06dcd30c",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "000cc6662a929c3d31e2c2eb06dcd30c",
"mobile": "15011728972"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_000db279ce40fe55cd77f5e50f947de3",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_000db279ce40fe55cd77f5e50f947de3",
"user_code": "74998250214301485599",
"encrypt_mobile": "000db279ce40fe55cd77f5e50f947de3",
"mobile": "15900528985"
}
},
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_000e386cc3f867325ab744471a640e66",
"_score": 1.0,
"_source": {
"yumid": "mobile_000e386cc3f867325ab744471a640e66",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "000e386cc3f867325ab744471a640e66",
"mobile": "13501676855"
}
}
]
}
}
这个返回的内容是Elasticsearch查询的结果，让我来解释一下每个部分的含义：
-
“took”: 9，这表示查询所花费的时间，单位是毫秒。
-
“timed_out”: false，这表示查询是否超时，这里显示为false，表示查询没有超时。
-
“_shards”: 这个部分包含了关于分片的信息，包括总分片数、成功的分片数、跳过的分片数和失败的分片数。
-
“hits”: 这个部分包含了查询匹配的文档结果。
-
“total”: {“value”: 10000, “relation”: “gte”}，这表示匹配的总文档数，这里是10000个文档。
-
“max_score”: 1.0，这是匹配到的文档中最高的得分。
-
“hits”: 这是一个包含了匹配的文档的数组，每个文档包括了”_index”、“_type”、“_id”、“_score”和”_source”等字段。
- “_index”：文档所属的索引名称。
- “_type”：文档的类型。
- “_id”：文档的唯一标识符。
- “_score”：文档的得分。
- “_source”：文档的实际内容，包括了具体的字段和对应的数值。
-
根据doc_id查询数据
在Elasticsearch中，每个文档都有一个唯一的标识符，称为doc_id（文档ID）。doc_id用于唯一标识文档，并且可以用于快速检索特定的文档。以下是关于doc_id的一些重要信息：
作用：
- 唯一标识：doc_id用于唯一标识文档，确保每个文档在索引中都有一个唯一的标识符。
- 快速检索：通过doc_id，可以快速检索特定的文档，而不必执行全文搜索。
如何查询： 你可以使用Get API来查询具有特定doc_id的文档。以下是一个示例，演示如何使用Get API来检索具有特定doc_id的文档：
GET /your_index_name/_doc/your_doc_id
结果:
{
"_index": "prj_merak_la_mobile",
"_type": "_doc",
"_id": "mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"_version": 1,
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"yumid": "mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"user_code": "\\N",
"encrypt_mobile": "0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381",
"mobile": "18113387365"
}
}
-
“_index”: “prj_merak_la_mobile”：这是索引的名称，表示这个文档属于名为”prj_merak_la_mobile”的索引。
-
“_type”: “_doc”：这是文档的类型，“_doc”是Elasticsearch 7.x版本之后的默认类型。
-
“_id”: “mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381”：这是文档的唯一标识符，即文档ID。
-
“_version”: 1：这是文档的版本号，每次文档被更新时，版本号都会增加。
-
“_seq_no”: 0：这是文档在分片内的序列号，用于实现并发控制。
-
“_primary_term”: 1：这是文档所在的主分片的主要期号。
-
“found”: true：这表示文档是否被找到，值为true表示文档存在。
-
“_source”: {…}：这是文档的实际内容，包含了文档的字段和对应的数值。
在”_source”字段中：
- “yumid”、“user_code”、“encrypt_mobile”、“mobile”：这些是文档中的字段名。
- “mobile_0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381”、“\N”、“0000ec2a9e6d59a5417307a3fbcdc381”、“18113387365”：这些是对应字段的值。
有关索引分片的详细信息，包括主分片和复制分片的分布情况
GET /_cat/shards/your_index_name
prj_merak_la_mobile 1 p STARTED 3287790 1.2gb 172.21.52.233 merak-node-3
prj_merak_la_mobile 2 p STARTED 3288965 1.1gb 172.25.88.160 merak-node-1
prj_merak_la_mobile 0 p STARTED 3285890 1.2gb 172.21.52.233 merak-node-2
这是Elasticsearch的分片信息的一部分，它包含了有关索引分片的详细信息。让我来解释一下这些信息的含义：
- prj_merak_la_mobile：这是索引的名称。
- 1, 2, 0：这是分片的编号，分片编号从0开始。
- p：表示这是主分片（primary shard）。
- STARTED：表示分片状态为启动。
- 3287790, 3288965, 3285890：这是分片的文档数量。
- 1.2gb, 1.1gb, 1.2gb：这是分片的存储大小。
- 172.21.52.233, 172.25.88.160, 172.21.52.233：这是分片所在的节点的IP地址。
- merak-node-3, merak-node-1, merak-node-2：这是分片所在的节点的名称。
综上所述，这些信息显示了索引中每个分片的详细信息，包括分片编号、状态、文档数量、存储大小以及所在的节点信息。