• 本系列笔记结合HTTP请求（使用postman调用，源文件见GitHub）和ElasticsearchRestTemplate进行调用学习
• ElasticsearchRestTemplate封装了RestHighLevelClient，有些场景还得用RestHighLevelClient来操作
• 版本说明：使用的SpringBoot-2.3.5，对应的ElasticSearch-7.6.2；所以还是可以用RestHighLevelClient
• ElasticSearch-7.15后就弃用了RestHighLevelClient，可见官网文档，之后的版本可以开启客户端兼容来维持正常使用

1. bulk：

可以批量进行增删改，并且某一个操作失败，不会影响其他文档的操作，会在返回结果中告诉你失败的详细的原因

1.1. bulk语法：

• POST /_bulk或POST /<index>/_bulk
• 请求体要使用NDJSON（新行分隔的JSON）结构：JSON串只能放一行，相邻的JOSN串要换行
• 现有行为actions ，再有请求体

1.2. bulk行为-增删改：

• create 如果文档不存在就创建，但如果文档存在就返回错误
• index 如果文档不存在就创建，如果文档存在就更新
• update 更新一个文档，如果文档不存在就返回错误
• delete 删除一个文档，如果要删除的文档id不存在，就返回错误

2. bulk-index批量插入：

【HTTP请求】：往user_term索引批量插入数据，指定文档id分别是1和2
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【说明】：二者的结果是一样的，_index为索引名，_id为文档id，如果索引不存在会新建索引
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【API请求】：save或bulkIndex，实体类使用@id，userId的值就是文档id
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3. bulk-update批量修改：

批量更新update行为时，有以下几种模式

• doc ：更新部分文档
• upsert：于script一起使用，文档存在时根据script脚本更新_source，不存在时使用upsert内容进行添加文档
• doc_as_upsert：与upsert类似，文档存在时更新，不存在时将doc的内容作为_source添加文档
• script：按脚本进行更新

【HTTP请求】：
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【栗子说明】：

• 将文档id=1的文档，进行多字段局部更新
• 将文档id=2的文档，进行单字段局部更新
• 文档id=3的文档不存在，更新失败404
• 将文档id=4的文档，进行单字段局部更新，由于文档不存在，{“address”: “China HZ”}作为_source插入新文档
• 将文档id=5的文档，根据script脚本进行单字段局部更新，由于文档不存在，根据upsert内容进行插入新文档

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【题外】：失败原因会在response显示，也可以使用?filter_path=items.*.error只显示失败内容

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【API请求】：bulkUpdate - 其中一个失败不影响其他操作，但会抛异常
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4. bulk-delete批量删除：

批量删除文档
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【HTTP请求】：
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【API请求】：可以使用terms进行条件删除
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5. _update_by_query条件更新：

根据条件进行更新文档，而非通过文档id进行更新，条件可以使用term、match、bool等匹配方式

【栗子】：匹配修改name包含Tom的文档，批量修改文档地址为BJ
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【HTTP请求】：
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【API】：updateByQuery
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6. _delete_by_query条件删除：

根据条件进行删除文档，而非通过文档id进行删除，条件可以使用term、match、bool等匹配方式

【栗子】：匹配删除name包含Tom的文档
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【HTTP请求】：
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【API请求】：
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7. _mget多文档查询：

根据文档id，从一个索引或者多个索引获取多个文档

• 格式：GET /_mget 或 GET /<index>/_mget

【HTTP请求】：
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【说明】：

• 可以对结果_source中的字段进行指定显示，比如_source只显示include的字段
• 并不是只有mget可以这样，其它的查询也可以这么指定显示

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【ids查询】：对于同一个索引根据id进行查询多个文档，可以直接使用ids查询
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【API请求】：multiGet：同一个索引的mget
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8. 其它查询：

一些常见的查询，比如范围查询range、分页查询等

8.1. range范围查询：

返回匹配范围区间的文档数据

• gt - 大于；gte - 大于等于；lt - 小于；lte - 小于等于；format - 日期格式化

【HTTP请求】：插入四条文档，查询 2<userId<=4的文档数据
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【API请求】：rangeQuery构建QueryBuilders
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8.2. fuzzy模糊/相似查询：

基于term的相似模糊查询，返回与搜索词相似匹配的文档，主要有如下4个参数

• value：搜索词
• fuzziness：允许容错的词数/偏移量,默认是AUTO
• prefix_length：不能被 “模糊化” 的初始字符数，前n个字符与搜索词相同；默认0
• max_expansions: 默认50，该值不宜设置太大，具体含义不太清楚

【数据准备】：插入三条文档，name分别是李嘉图、李嘉欣、王嘉欣
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【HTTP请求】：搜索李嘉欣
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【说明】：

• fuzziness为0时，说明不允许容错，那么只能搜索到李嘉欣的文档
• fuzziness为0时，可以容错一个词，那么可以搜索到李嘉欣、李嘉图的文档；如果附加prefix_length为3，那么只能搜索到李嘉欣
• prefix_length为0时，3个文档都可以搜索到

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【API请求】：fuzzyQuery构建QueryBuilders
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【match.fuzzy】:match中也支持fuzzy模糊查询，如下：
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【API】：
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8.3. exists文档是否存在查询：

如果exists匹配的字段不为null或[]，就能搜索出文档

【数据准备】：插入4条文档，programming_languages分别是[]、[“”]、null、[“java”]
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【HTTP请求】：
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【API请求】：existsQuery构建QueryBuilders
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8.4. from/size分页查询：

根据from和size进行数据结果分页；其中from= (页码-1) * size

【数据准备】：插入4条文档，userId为1，2，3，4
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【HTTP请求】：查询第2页数据，每页2条，按userId降序
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【说明】：

• sort、from、size和query同一层级，会先排序再分页

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·【API请求】：withPageable
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【说明】：

• 这里的page和HTTP请求的from不一样，这里的是页码，是从第0页开始的，也就是第一页其实page=0

8.5. wildcard通配符查询：

支持*通配符查询，如下匹配name为李 开头的文档

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【HTTP请求】：
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【API请求】：wildcardQuery构建QueryBuilders
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8.6. 聚合查询：

另起文章，链接后续再补