Elasticsearch 快速上手：让搜索变得简单有趣

Elasticsearch 到底是啥？

简单来说，Elasticsearch（简称 ES）就是一个超级强大的搜索引擎。想象一下，你有几百万条数据，如果用传统数据库一条条找，可能要找到天荒地老。但用 ES，几毫秒就能搞定！

它就像是给你的数据装了个 Google 搜索引擎，不管是商品、日志、文章，还是用户信息，都能秒速查找。

谁在用它？

• 维基百科：全球最大的百科全书，搜索功能全靠它
• GitHub：代码搜索就是用的 ES
• Stack Overflow：程序员的救命稻草，问题搜索也是它
• 京东、淘宝：商品搜索背后的技术支撑
• 滴滴、美团：位置搜索、商家搜索都有它的身影

如何使用？

截止到目前（2025 年 9 月 11 日 08:51:18），商店中的版本是一个单节点的服务，还没有集成看板功能，所以应用打开后，是这个页面：

上面是 Elasticsearch 服务启动后的欢迎页面，显示了当前节点和集群的状态、版本号（如 9.0.0）、集群名称（如 docker-cluster）等。这说明你的 Elasticsearch 实例已经运行，可以通过 API 进行数据操作和检索。

通过懒猫应用查看器，发现目前的验证是关闭的，不需要密码就能访问服务

查询集群健康状态

打开终端，输入命令

curl -X GET "https://elasticsearch.你的懒猫.heiyu.space/_cat/health?v"

如果成功，你将看到类似如下的返回结果，显示集群的状态、节点数量等信息：

查看所有索引

查看当前集群中所有的索引：
curl -X GET "https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/_cat/indices?v"

这将列出所有的索引，包括它们的名称、状态等信息。我目前还没有数据，所以都是空的。

用命令行看起来有点费劲，下面我用 postman 演示功能。注意lanmao168 是我的微服，需要你改成自己的。

1. 创建索引

请求方法：

• PUT

请求 URL：

https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products

请求体（Body）：

{}

说明：

• 这里我们使用 PUT 请求创建一个名为 products 的索引。
• 请求体为空 {} 即可创建索引。

操作步骤：

1. 打开 Postman，选择 PUT 方法。
2. 在 URL 栏中输入 https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products。
3. 选择 Body，并选择 raw 格式。
4. 在 raw 中选择 JSON 格式，内容写 {}。
5. 点击 Send 按钮发送请求。

如果索引创建成功，你会看到返回类似以下内容：

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "products"
}

---

2. 添加文档

请求方法：

• POST

请求 URL：

https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1

请求体（Body）：

{
  "name": "Smartphone",
  "brand": "BrandX",
  "price": 699.99,
  "category": "Electronics"
}

说明：

• 这里我们使用 POST 请求向 products 索引中添加一条文档。
• 文档 ID 是 1，内容是关于一款名为 Smartphone 的产品。

操作步骤：

1. 在 Postman 中，选择 POST 方法。
2. 在 URL 栏中输入 https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1。
3. 选择 Body，并选择 raw 格式。
4. 在 raw 中选择 JSON 格式，填入上面的文档内容。
5. 点击 Send 按钮发送请求。

如果文档添加成功，你会看到类似以下的返回：

{
    "_index": "products",
    "_id": "1\n",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

---

3. 查询文档

请求方法：

• GET

请求 URL：

https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_search

请求参数（Params）：

q=name:Smartphone

说明：

• 这里我们使用 GET 请求来查询 products 索引中所有 name 字段为 Smartphone 的文档。

操作步骤：

1. 在 Postman 中，选择 GET 方法。

2. 在 URL 栏中输入 https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_search。

3. 在 Params 标签下添加一个参数：

   • Key: q
   • Value: name:Smartphone

4. 点击 Send 按钮发送请求。

返回的结果类似如下：

{
    "took": 283,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.2876821,
        "hits": [
            {
                "_index": "products",
                "_id": "1\n",
                "_score": 0.2876821,
                "_source": {
                    "name": "Smartphone",
                    "brand": "BrandX",
                    "price": 699.99,
                    "category": "Electronics"
                }
            }
        ]
    }
}

---

4. 更新文档

请求方法：

• PUT

请求 URL：

https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1

请求体（Body）：

{
  "doc": {
    "price": 799.99
  }
}

说明：

• 这里我们使用 PUT 请求来更新文档 ID 为 1 的 price 字段。

操作步骤：

1. 在 Postman 中，选择 PUT 方法。
2. 在 URL 栏中输入 https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1/_update。
3. 选择 Body，并选择 raw 格式。
4. 在 raw 中选择 JSON 格式，填入需要更新的数据。
5. 点击 Send 按钮发送请求。

如果更新成功，你会看到返回的 JSON：

{
    "_index": "products",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 1,
    "_primary_term": 1
}

---

5. 删除文档

请求方法：

• DELETE

请求 URL：

https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1

说明：

• 使用 DELETE 方法删除 products 索引中 ID 为 1 的文档。

操作步骤：

1. 在 Postman 中，选择 DELETE 方法。
2. 在 URL 栏中输入 https://elasticsearch.lanmao168.heiyu.space/products/_doc/1。
3. 点击 Send 按钮发送请求。

删除成功后，返回的响应如下：

{
    "_index": "products",
    "_id": "1",
    "_version": 3,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 3,
    "_primary_term": 1
}

---

总结

Elasticsearch 不是银弹，但在搜索和日志分析场景下，它确实是个利器。不管你是要做商品搜索、日志分析，还是实时监控，ES 都能帮你轻松搞定。

先用单机版本熟悉功能，有需要再扩展集群，掌握了 ES 的核心概念和使用技巧，你就能在数据的海洋中游刃有余。

相关资源 📚

• Elasticsearch 官方文档
• GitHub 仓库
• 中文社区
• Kibana 在线演示