轻松了解索引数据库：ES查看操作指南 (es 查看索引数据库)
轻松了解索引数据库：ES查看操作指南
随着互联网的快速发展，我们面临着越来越多的数据信息需要处理。在这种情况下，索引数据库的出现可以帮助我们更高效地管理和处理大量的数据。其中，Elasticsearch (ES) 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，广泛应用于实时数据分析、日志分析等领域。本文将为您介绍ES查看操作指南，帮助您更加轻松地了解索引数据库和操作ES。
一、什么是ES？
ES是一个基于Lucene的分布式开源搜索和分析引擎，通过近似实时的搜索、指标聚合、全文检索、分析等功能，帮助用户更加高效地处理大量的数据。它支持多种数据类型，可以通过JavaScript、Python、PHP等语言进行编程，同时还具有强大的集群功能和可扩展性。
二、安装和配置ES
我们需要将ES安装在我们的计算机上。在此之前，您需要准备好Java环境并下载ES的压缩包。接下来，按照以下步骤进行安装：
1. 解压缩ES的压缩包
2. 进入ES的bin目录，并运行elasticsearch.bat启动ES服务
在启动ES服务之前，您需要进行以下配置：
1. 修改ES配置文件（elasticsearch.yml），包括监听地址和端口、集群的名称等
2. 在 ES_HOME\config 目录下创建一个名为 jvm.options 文件，并设置VM参数
以上过程可以参考ES官方文档进行配置。相信通过简单的操作，您即可成功安装和配置ES。
三、查看ES数据
在正式使用ES之前，我们需要建立一个索引，并向其中添加数据。通常，在添加数据之前需要先创建一个类型，包含需要记录的字段信息。创建类型之后，我们可以向该类型添加文档，并且可以通过API或其他语言进行搜索和查询。
以下是一些常见的API操作：
1. PUT /my_index/my_type/1
{ “name” : “Tom”, “age” : 21, “address” : “北京市” }
在索引my_index下，为类型my_type新建索引id为1的文档，记录Tom的信息。
2. GET /my_index/my_type/1
返回指定id文档的信息。
3. DELETE /my_index/my_type/1
删除指定id文档。
其实，我们可以通过简单的操作，快速了解ES索引数据库，并且学习到如何查看和操作数据。
四、通过Kibana查看数据
除了API以外，我们还可以通过可视化工具Kibana来查看ES的数据。其中，Kibana是一个基于ES的开源分析和可视化平台，支持各种图表、仪表盘等可视化组件。我们可以通过Kibana来轻松地查询、分析和可视化ES的数据信息。
以下是一些Kibana常用的操作：
1. 创建索引
在Kibana主页中，选择“Management”，然后选择“索引模式”并新建一个索引，并且在其中添加我们需要展示的字段。
2. 创建可视化
在Kibana主页中，选择“Visualize”，然后选择需要创建的图表类型，比如数据表、柱状图等，并选择需要展示的字段。
3. 创建仪表盘
在Kibana主页中，选择“Dashboard”，然后可以选择添加之前创建的可视化组件，并排列组织它们。
4. 查看ES数据
在Kibana主页中，选择“Discover”，然后可以查看ES中的数据，并进行各种查询和筛选操作。
Kibana是一个给力的工具，它不仅可以快速地查看和分析ES的数据，而且可以让我们更加自由地掌控自己的数据。
五、尝试使用ES
通过以上方法介绍，我们相信您已经有了初步了解并了解如何在ES中查看和操作数据。不过，想要掌握ES的使用方法还需要进行更多的实践操作。您可以在日志分析、实时数据处理等领域尝试使用ES，并不断学习和探索。
总体而言，ES是一个目前比较流行的多功能搜索和分析引擎，通过灵活的API和强大的可视化工具，可以帮助我们更加高效地处理和分析大量的数据。想要掌握ES的使用方法，不妨从简单的安装、配置开始，一步一步进行探索和实践。我们相信，在不断的学习和实践中，您将会取得更多的成果！
相关问题拓展阅读：
elasticsearch基本查询笔记（三）– es查询总结
term 查询是简单查询，接受一个字段名和参数，进行精准查询，类似sql中：
ES中对应的DSL如下：
在ES5.x及以上版本，字符串类型需设置为keyword或text类型，根据类型来进行精确值匹配。
当进行精确值查询，可以使用过滤器，因为过滤器的执行非常快，不会计算相关度（ES会计算查询评分）,且过滤器查询结果容易被缓存。
bool过滤器组成部分：咐键
当我们需要多森野个过滤器时，只须将它们置入 bool 过滤器的不同部分即可。
terms是包含的意思，如下：
name包含
返回结果：
range查询可同时提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）这两种范围表达式，可供组合的选项如下：
类似sql中的范围查询：
ES中对应的DSL如下：
如下sql，age不为null：
ES中对应的DSL如下：
如下sql，age为null：
ES中对应的DSL如下：
注：missing查询在5.x版本已经不存在。
匹配包含 not yzed（未分词分析）的前缀字符：
匹配具有匹配通配符表达式（ (not yzed ）的字段的文档。 支持的通配符：
1）
*
它匹配任何字符序列（包括空字符序列）；
2）
?
它匹配任何单个字符。
请注意，此查询可能很慢，因为它需要遍历多个术语。
为了防止非常慢的通配符查询，通配符不能以任何一个通配符*****或
?
开头。
正则表达式查询允许您使用正则表达式术语查询。
举例如下：
注意：
*
的匹配会非常慢，你需要使用一个长的前缀，
通常类似.*?+通配符查询的正则检索性能会非常低。
模糊查询查找在模糊度中指定的更大编辑距离内的所有可能的匹配项，然后检查术语字典，以找出在索引中实际存在待检索的关键词。
举例：
检索索引test_index中，type为user的全部信息。不过在
es6.x
版本，一个index仅有一个type，未来
es7.x
版本，将取消type，所以这个查询没啥意义。
返回指定id的全部信息。
全文检索查询，是通过分析器，对查询条件进行分析，然后在全文本字段进行全文查询。
全文搜索取决于mapping中设定的yzer（分析器），这里使用的是ik分词器。
所以在进行查询开发时候，衡春巧需要先了解index的mapping，从而选择查询方式。
匹配查询接受文本/数字/日期类型，分析它们，并构造查询。
对查询传入参数进行分词，搜索词语相同文档。
match_phrase查询分析文本，并从分析文本中创建短语查询。
用户已经渐渐习惯在输完查询内容之前，就能为他们展现搜索结果，这就是所谓的即时搜索（instant search） 或输入即搜索（search-as-you-type） 。
不仅用户能在更短的时间内得到搜索结果，我们也能引导用户搜索索引中真实存在的结果。
例如，如果用户输入 johnnie walker bl ，我们希望在它们完成输入搜索条件前就能得到： Johnnie Walker Black Label 和 Johnnie Walker Blue Label 。
数据库中es索引技术是怎么回事，哪位大神能否详细给说问一下
首先，你的表肯定是做了外键等约束的，所以删除，要从最外层删除。假设你的数据库是Sql Server的。
1、技能表
delete from 技能表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号迅梁坦表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))
2、装备属性表
delete from 装备属性表 where 装备id in (select 装备id from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号亩桐id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)))
3、装备表
delete from 装备表 where 侍物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))
4、人物表
delete from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)
5、账号表
delete from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3
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