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企业网站 备案 网站名称,深圳网络络推广培训,wordpress app 读者,wordpress调用当前分类目录名称从零上手 Elasticsearch#xff1a;像写 SQL 一样玩转增删改查你有没有遇到过这样的场景#xff1f;老板说#xff1a;“我们要做一个商品搜索功能#xff0c;支持按名称、描述、标签模糊匹配#xff0c;还要能按价格排序。”你打开 MySQL#xff0c;写了条LIKE %手机%的…从零上手 Elasticsearch像写 SQL 一样玩转增删改查你有没有遇到过这样的场景老板说“我们要做一个商品搜索功能支持按名称、描述、标签模糊匹配还要能按价格排序。”你打开 MySQL写了条LIKE %手机%的查询一测——慢得像蜗牛。日志里全是“查询超时”。这不是你的问题。传统数据库在处理文本检索这件事上天生就不擅长。这时候Elasticsearch 就该登场了。它不是替代 MySQL 的“主库”而是专为快速搜索而生的利器。你可以把它想象成一个超级高效的“倒排字典”不是你去一条条翻数据而是它早就把每个词的位置记好了你要找什么一秒定位。但对新手来说官方文档太厚、概念太多“索引”“分片”“映射”……还没开始就劝退了。别慌。今天我们不讲集群部署也不谈底层原理就用最直白的方式带你30分钟掌握 Elasticsearch 最核心的 CRUD 操作——就像你当年学 SQL 那样先会“增删改查”再谈别的。先搞懂几个“人话版”概念Elasticsearch 看起来复杂其实骨架很简单。我们用数据库来类比马上就能理解数据库术语Elasticsearch 对应说明表Table索引Index比如users、products用来存一类数据行Row文档Document一条具体的数据比如一个用户信息字段Column字段Field文档里的 key比如name、age主键Primary Key_id每个文档的唯一标识 注意Elasticsearch 存的是 JSON 文档。也就是说你不需要提前建表、定义字段类型直接扔 JSON 进去就行它自己会“猜”字段类型这叫动态映射。举个例子{ name: 张三, age: 28, city: 北京 }这就是一个文档可以放进users这个索引里。增怎么加一条数据想往users里加个用户有两种方式方式一自己指定 ID用PUTPUT /users/_doc/1 { name: 张三, age: 28, email: zhangsanexample.com, city: 北京 }/users索引名/_doc固定写法表示这是个文档/1你指定的 ID✅ 适合需要固定 ID 的场景比如用户 ID 对应数据库主键。方式二让系统自动生成 ID用POSTPOST /users/_doc { name: 李四, age: 32, email: lisiexample.com, city: 上海 }不写 ID用POST请求ES 会自动生成一串唯一的_id比如abc123xyz✅ 适合日志、事件这类不需要人工管理 ID 的数据。 小贴士如果你用PUT写了一个已存在的 ID旧数据会被覆盖。这不是报错而是“upsert”行为存在则更新否则创建。查怎么读取一条数据有了数据怎么拿回来基础读取根据 ID 找GET /users/_doc/1返回结果长这样{ _index: users, _id: 1, _version: 1, found: true, _source: { name: 张三, age: 28, email: zhangsanexample.com, city: 北京 } }关键字段解释-_source就是你存的那个原始 JSON-_version版本号每次修改都会 1-found布尔值false表示没找到不会报错高级一点只看部分字段如果只想看名字和城市减少网络传输GET /users/_doc/1?_source_includesname,city返回就只剩_source: { name: 张三, city: 北京 }是不是很像 SQL 的SELECT name, city FROM users WHERE id 1改如何更新一条数据Elasticsearch 的更新其实是“先删后插”但对外表现得像“局部更新”。方法一替换部分字段推荐POST /users/_update/1 { doc: { age: 29, city: 深圳 } }只传你想改的字段其他字段保持不变方法二用脚本动态计算高级用法比如给年龄加 1POST /users/_update/1 { script: { source: ctx._source.age 1 } }这里的ctx._source就是指当前文档。⚠️ 注意事项- 不能改_id和_index这是元数据动不了。- 脚本功能强大但也可能被滥用生产环境建议限制脚本权限。删怎么删除数据删除也分两种粒度。删除单条文档DELETE /users/_doc/1返回{ result: deleted }删除整个索引慎用DELETE /users这条命令会把users索引连带所有数据、设置一起干掉不可恢复 警告生产环境千万别手抖执行这种命令。建议先备份或者使用索引别名机制来避免误删。条件删除也可以但要小心想删掉所有来自北京的用户可以用POST /users/_delete_by_query { query: { term: { city.keyword: 北京 } } }但这不是普通操作它是“扫描全索引批量删除”非常耗资源。建议在低峰期执行并监控集群负载。实际怎么用一个真实工作流假设你在做一个用户中心系统流程是这样的注册 → Create用户注册成功后后端调 API 把用户信息写入 ESpython es.index(indexusers, iduser_id, bodyuser_data)登录 → Read输入邮箱查用户python es.get(indexusers, iduser_id)改资料 → Update用户换了城市只更新这个字段python es.update(indexusers, iduser_id, body{doc: {city: 杭州}})注销账号 → Delete删除文档或改为软删除打个标记python es.delete(indexusers, iduser_id)整个过程全是 RESTful 接口无论你是用 Java、Python 还是 Node.js都有成熟的客户端封装语法几乎一致。新手常踩的坑我帮你避开了问题正确做法不知道 PUT 和 POST 有啥区别想指定 ID 用PUT /index/_doc/id随机 ID 用POST /index/_doc怕删错数据删除前先GET确认存在重要数据加备份机制更新失败不知道为啥检查文档是否存在不存在时_update可能报错中文搜索不准后续可以引入 IK 分词器现在先学会 CRUD写在最后CRUD 是起点不是终点你可能会问“我就学这几个接口够吗”够。足够你迈出第一步。就像学编程从Hello World开始学数据库从INSERT INTO开始一样CRUD 是你理解 Elasticsearch 的入口。掌握了这些你就可以- 搭建一个简单的搜索服务- 把业务数据同步到 ES 供查询- 在 Kibana 里查看数据、调试请求下一步自然会想到- “怎么搜多个条件” → 学 Query DSL- “怎么分页” → 学from/size- “怎么高亮关键词” → 学highlight- “怎么和 MySQL 同步” → 学 Logstash 或监听 Binlog但那些都是后话了。现在打开你的 Kibana Dev Tools 或 Postman试着敲一遍这四个操作# 1. 加一条 POST /users/_doc { name: 王五, age: 25 } # 2. 查一下 GET /users/_doc/[刚才返回的_id] # 3. 改年龄 POST /users/_update/[id] { doc: { age: 26 } } # 4. 删掉它 DELETE /users/_doc/[id]当你看到每一步都成功返回你会突然觉得原来 Elasticsearch也没那么难。从 CRUD 开始你已经踏进了搜索世界的门。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考