因為 elasticsearch 要打很多字，寫文苦手如我決定縮寫它，所以會用 ES 代稱。

Kibana Dev Tool

相信在讀這篇文章的你，很大機率會使用過 RDB（relation database），例如 oracle db，MSSQL server，postgresql 等。 在 RDB 內，會用 table 來擺放具有相同欄位的資料，在 ES 內 index 是類似的概念（只是類似，不完全等同）。在一個 Index 內的一筆資料稱為 Document，是以 JSON 的格式貯存的；JSON 內的欄位（fields），可以類比於 RDB 的欄（columns），只是 fields 可以巢狀貯存（field 內還有 field）。

如果相比於 RDB ，你比較熟悉的是 MongoDB 這種 NoSql 資料庫，應該會有很多類似的設計。

在第二天的內容中有提到 elasticsearch 是 RESTful 的，因此接下來跟 es 溝通，都可以使用 API request 執行，但既然 Kibana 都架好了，我們也可以用 kibana 的 Develop Tools 工具來 query ES 的資料。

請點選 Menu Bar 上的漢堡，往下滑動到 Management 區塊，找到 Dev Tool 點入，會看到類似下圖畫面，大致一分為二，左邊有一些預填好的 demo query，右邊是空白的。

這個頁面左邊就是可以自由撰寫 query 跟 es 溝通的簡易編輯器，每一個片段都是可以直接選取並執行的，例如你把游標放在第 10 行，在第 10 行的最末，會出現播放鍵三角形 icon 可以點選或是使用快捷鍵 （mac: cmd + Enter，win: ctl + Enter） 執行者一段程式碼（如果你有用過 Jupyter Notebook，這裡的一段程式碼就是一個 block）。

Demo Query

右邊的 query 是一個簡單的教學，註解文字（# 為註解）中說明的很清楚，告訴你從創建 index（第 10 行）、寫一個 document 入這個 index（第14~19 行）、搜尋這個 index 的包含 rocky mountain 字詞的文件（第 23 行）等。這邊簡單說明一下：

• 創建 index

  PUT /<index_name>
  

  沒錯就這麼簡單，好像沒什麼好說的。

  如果成功，會得到以下的回應

  {
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "my-index"
  }
  

• 寫入文件

  POST /<index_name>/_doc
  <document as json format>
  

  如果成功會得到以下回應

  {
    "_index": "my-index",
    "_id": "Ehw64JEBwHSv4ArTo1PU",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
      "total": 2,
      "successful": 1,
      "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
  }
  

  範例提供的是寫入單一筆資料可以使用的 endpoint（_doc）。

  如果想要一次多筆，可以使用 bulk endpoint，要特別注意的是這個 endpoint 的資料需要是 newline separate json，也就是不同的 doc 中要透過換行來區別，同一 document 內不能存在換行。

  POST /_bulk
  { "index" : { "_index" : "my-index" } }
  {"id": "es_add_single","title": "Add a single document","description": "Submit the following indexing request to add a single document to the books index. The request automatically creates the index."}
  ...
  { "index" : { "_index" : <index_name> } }
  <document_content_in_new_line_separate_format>
  

  如果成功，會得到以下的回應：

  {
    "errors": false,
    "took": 100635550,
    "items": [
      {
        "index": {
          "_index": "my-index",
          "_id": "Exyh4JEBwHSv4ArTl1PQ",
          "_version": 1,
          "result": "created",
          "_shards": {
            "total": 2,
            "successful": 1,
            "failed": 0
          },
          "_seq_no": 1,
          "_primary_term": 1,
          "status": 201
        }
      },
      {
        "index": {
          "_index": "my-index",
          "_id": "FByh4JEBwHSv4ArTl1PQ",
          "_version": 1,
          "result": "created",
          "_shards": {
            "total": 2,
            "successful": 1,
            "failed": 0
          },
          "_seq_no": 2,
          "_primary_term": 1,
          "status": 201
        }
      }
    ]
  }
  

• 全文搜尋

  GET /my-index/_search?q="rocky-mountain"
  

  使用 _search api，並使用 q 參數指定搜尋的關鍵字；也可以使用 match query 搜尋特定的欄位，API request 如下：

  GET /my_index/_search
  {
    "query": {
      "match": {
        "title": "Add"
      }
    }
  }
  
  # query 說明
  # {
  #   "query": {
  #     "match": {
  #       "<要搜尋的欄位>": "<要搜尋的字>"
  #     }
  #   }
  # }
  

• 看到這邊，刪除 document的方法應該不難猜到

  DELETE /my-index/_doc/<document_id> 
  

  如果成功會得到以下結果：

  {
    "_index": "my-index",
    "_id": "es_add_single",
    "_version": 1,
    "result": "not_found",
    "_shards": {
      "total": 2,
      "successful": 1,
      "failed": 0
    },
    "_seq_no": 4,
    "_primary_term": 1
  }
  

以上是透過 kibana console 簡單的資料 ingest、search、delete 示範，前面有提到，ES 的操作 RESTful 的 API，因此任何可以操作 API 的工具，都可以操作 elasticsearch。此外，ES 也有 python、JS、Ruby、GO 等 API 可以使用。

接下來會簡單說明在 insert document、search 時在 es 背後發生的事，包含被自動化判斷的 schema、文本 reverse-index 過程等。