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o2o 网站wordpress的主题下载地址

news 2025/10/25 4:22:55

o2o 网站,wordpress的主题下载地址,上传网站到空间,网站专题策划1 准备工作运行环境 curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh # 一条命令拉起本地单节点集群 # 浏览器打开 http://localhost:5601 进入 Kibana → DevTools → Console已有云端或 Serverless 集群可以直接跳到第 2 步。操作界面以下所有请求均可在 Kibana → DevT…

1 · 准备工作

运行环境

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh   # 一条命令拉起本地单节点集群
# 浏览器打开 http://localhost:5601 进入 Kibana → DevTools → Console

已有云端或 Serverless 集群可以直接跳到第 2 步。

操作界面
以下所有请求均可在 Kibana → DevTools → Console 里粘贴执行。
Console 还能一键转换成 cURL / Python / Go 等代码片段，方便集成。

2 · 创建索引 books

PUT /books

返回 {"acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, …} 表示创建成功。
若索引不存在也可在插入文档时自动创建，不过手动显式建索引能提前配置分片、副本及映射。

3 · 写入文档

3.1 单条写入

POST /books/_doc
{"name": "Snow Crash","author": "Neal Stephenson","release_date": "1992-06-01","page_count": 470
}

ES 会自动生成 _id 并立刻可搜索（近实时，默认 1 s 刷新）。

3.2 批量写入（Bulk）

POST /_bulk
{ "index": { "_index": "books" } }
{"name":"1984","author":"George Orwell","release_date":"1949-06-08","page_count":328}
{ "index": { "_index": "books" } }
{"name":"Brave New World","author":"Aldous Huxley","release_date":"1932-06-01","page_count":268}
…

NDJSON：一行动作元数据 + 一行文档，配对出现。
批量导入效率远高于逐条 POST，生产环境建议控制在 5 MB / 5000 条左右一批。

4 · 映射（Mapping）入门

4.1 动态映射（Dynamic）

默认情况下，ES 会 自动推断字段类型 并写入 mapping。
下面插入一个带新字段 language 的文档：

POST /books/_doc
{"name": "The Great Gatsby","author": "F. Scott Fitzgerald","release_date": "1925-04-10","page_count": 180,"language": "EN"
}

查看 mapping：

GET /books/_mapping

可见 language 已被标记为 text 类型。

优点：零配置、快速迭代
缺点：类型不可控，易出现 keyword/text 混用、日期被识别成 text 等问题

4.2 显式映射（Explicit）

PUT /my-explicit-mappings-books
{"mappings": {"dynamic": false,             # 禁用自动识别"properties": {"name":         { "type": "text" },"author":       { "type": "text" },"release_date": { "type": "date",    "format": "yyyy-MM-dd" },"page_count":   { "type": "integer" }}}
}

未声明字段仍会存进 _source，但无法搜索/聚合。
若想同时兼顾灵活性，可保留 dynamic: true，只对关键字段做显式类型声明，形成 混合策略。

5 · 第一次搜索

5.1 全量查询

GET /books/_search

默认返回前 10 条文档，含 _score、_source 等元信息。

5.2 match 全文检索

GET /books/_search
{"query": {"match": {"name": "brave"}}
}

match 会自动分词，Brave New World、Brave-something 均可命中。
若需精确匹配未分词文本可改用 term 或将字段映射为 keyword。

6 · 可选：删除索引重来

DELETE /books
DELETE /my-explicit-mappings-books

⚠ 不可恢复：文档、分片、映射将永久丢失，谨慎操作。

小结 & 下一步

已掌握	推荐深入
✅ 创建/删除 Index	分片、副本、ILM 生命周期
✅ 单条 & Bulk 写入	Ingest Pipeline、动态模板
✅ 动态 vs 显式映射	多字段（`fields`）/ `keyword` + `text` 组合
✅ 基础搜索	复合查询（`bool`）、分页、高亮、聚合