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1.漏洞背景
Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎，它使得数据查询和实时分析变得简单高效。无论是全文搜索、结构化搜索还是分析，Elasticsearch都能胜任。本文将带你快速了解Elasticsearch的基础语法，让你能够开始你的搜索和分析之旅。有很多企业在使用他作为搜索引擎，最经典的如：GitHub，
Adobe
在深入语法之前，了解几个Elasticsearch的基本概念：
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索引（Index）：存储数据的地方，类似于传统数据库中的“数据库”概念。
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类型（Type）：索引中的数据分类，类似于传统数据库中的“表”。请注意，在Elasticsearch 7.x版本中，类型的概念已被废弃。
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文档（Document）：存储在索引中的基本信息单位，类似于数据库中的一行记录。
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字段（Field）：文档中的一个数据点，类似于数据库表中的列。
创建索引
创建一个名为my_index的索引：
PUT /my_index删除索引
DELETE /my_index
向my_index索引的_doc类型插入一个文档：
POST /my_index/_doc/1{"name": "John Doe","age": 30,"interests": ["sports", "music"]}
插入文档
向my_index索引的_doc类型插入一个文档：
POST /my_index/_doc/1{"name": "John Doe","age": 30,"interests": ["sports", "music"]}
更新文档
更新my_index索引中ID为1的文档：
POST /my_index/_doc/1/_update{"doc": {"age": 31}}
2. 数据查询
Elasticsearch提供了强大的查询功能，支持全文搜索、结构化搜索、复合查询等。因为es使用api操作很不方便，我们使用python脚本来操作es进行数据插入，查询等操作。
1. 首先下载
2. 启动es执行命令
./bin/elasticsearch注意，该引擎需要在jdk8的环境下运行
3. 安装pip库，本文演示用py来操作api
pipinstall elasticsearch
4. 链接集群，并插入数据
from elasticsearch import Elasticsearch# 连接本地Elasticsearch服务es = Elasticsearch("http://localhost:9200")# 向"my_index"索引插入一个文档doc = {"name":"John Doe","age": 30,"interests": ["sports","music"]}res = es.index(index="my_index", id=1, body=doc)print(res['result'])
5. 查询插入的数据
# 在"my_index"索引中搜索姓名包含"John"的文档query = {"query": {"term": {"name.keyword":"John"}}}res = es.search(index="my_index", body=query)forhitinres['hits']['hits']:(hit['_source'])
6. 上述方法适合插入单条数据，。
下边使用批量插入，速度非常快！！！
from elasticsearch import helpersactions = [{"_index":"my_index","_id": 2,"_source": {"name":"Jane Doe","age": 25,"interests": ["reading","music"]}},# 可以添加更多的操作]helpers.bulk(es, actions)
使用批量插入仅需2分钟即可插入1kw数据。
在插入大量数据时，仅需读取txt，处理成列表，即可插入到es里
大家在搭建大型数据库的时候（比如：全流量平台那种亿级数据量），使用mysql会有一个很苦恼的事情，就是插入慢，查询慢。做索引时间很长。
使用es做数据查询引擎，能够达到毫秒级响应，亲测好评。
原文始发于微信公众号（明暗安全）：如何使用elasticsearch打造自己的搜索引擎
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