本章节提供了一个简单示例，详情如下方场景描述所示。您可以参考此场景示例数据，使用云搜索服务的Elasticsearch搜索引擎搜索数据，基本操作流程如下所示：
1.创建集群
2.导入数据
3.搜索数据
4.删除集群
场景描述
某女装品牌在网上经营电商业务，其以前是使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为：响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用Elasticsearch搜索引擎来为用户提供商品搜索功能，使用了一段时间后，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。
本章节将介绍如何使用Elasticsearch搜索引擎为用户提供搜索功能。
假设该电商网站经营商品的数据如下所示：
{
"products":[
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}
]
}
创建集群
在开始搜索数据之前，您需要创建一个集群，其搜索引擎为Elasticsearch。例如，您可以创建一个名称为“Sample-ESCluster”的集群。此集群仅用于入门指导使用，建议选用“节点规格”为“ess.spec-4u8g”，“节点存储”为“高I/O”，“节点存储容量”为“40GB”。详细操作步骤请参见创建Elasticsearch类型集群（非安全模式）。
集群创建完成后，在集群列表查看已创建的集群，集群状态为“可用”表示集群创建成功。如下图所示。
导入数据
云搜索服务支持通过Logstash、Kibana或API将数据导入到Elasticsearch。其中Kibana是Elasticsearch的图形化界面，便于交互验证，因此，这里以Kibana为例介绍将数据导入到Elasticsearch的操作流程。
1.在云搜索服务的“集群管理”页面上，单击集群“操作”列的“Kibana”访问集群。
2.在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，单击“Get to work”，进入Console界面，如下图所示。
Console左侧区域为输入框，右侧为结果输出区域，为执行命令按钮。
3.在Console界面，执行如下命令创建索引“my_store”。
（7.x之前版本）
PUT /my_store
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"products": {
"properties": {
"productName": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"size": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
（7.x之后版本）
PUT /my_store
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"productName": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"size": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
返回结果如下所示。
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "my_store"
}
4.在Console界面，执行如下命令，将数据导入到“my_store”索引中。
（7.x之前版本）
POST /my_store/products/_bulk
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}
（7.x之后版本）
POST /my_store/_doc/_bulk
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}
当返回结果信息中“errors”字段的值为“false”时，表示导入数据成功。
搜索数据
全文检索
假设用户进入该电商网站，她想要查找名称包含“春装牛仔裤”的商品信息，可以搜索“春装牛仔裤”。这里使用Kibana演示用户搜索数据在后台的执行命令和返回结果。
执行命令如下所示。
（7.x之前版本）
GET /my_store/products/_search
{
"query": {"match": {
"productName": "春装牛仔裤"
}}
}
（7.x之后版本）
GET /my_store/_search
{
"query": {"match": {
"productName": "春装牛仔裤"
}}
}
返回结果如下所示。
{
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 4,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.7965372,
"hits" : [
{
"_index" : "my_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "9xf6VHIBfClt6SDjw7H5",
"_score" : 1.7965372,
"_source" : {
"productName" : "2018春装新款牛仔裤女装",
"size" : "M"
}
},
{
"_index" : "my_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "-Bf6VHIBfClt6SDjw7H5",
"_score" : 1.7965372,
"_source" : {
"productName" : "2018春装新款牛仔裤女装",
"size" : "S"
}
},
{
"_index" : "my_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "-Rf6VHIBfClt6SDjw7H5",
"_score" : 0.5945667,
"_source" : {
"productName" : "2017春装新款休闲裤女装",
"size" : "L"
}
},
{
"_index" : "my_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "-hf6VHIBfClt6SDjw7H5",
"_score" : 0.5945667,
"_source" : {
"productName" : "2017春装新款休闲裤女装",
"size" : "S"
}
}
]
}
}
- Elasticsearch支持分词，上面执行命令会将“春装牛仔裤”分词为“春装”和“牛仔裤”。
- Elasticsearch支持全文检索，上面执行命令会在所有商品信息中搜索包含“春装”或“牛仔裤”的商品信息。
- Elasticsearch与传统数据库不同，它能借助倒排索引在毫秒级返回结果。
- Elasticsearch支持评分排序，在上面返回结果中，前两条商品信息中同时出现了“春装”和“牛仔裤”，后两条商品信息中只出现了“春装”，所以前两条比后两条与检索关键词的匹配度更高，分数更高，排序也更靠前。
聚合结果显示
该电商网站可以提供聚合结果显示功能，例如： 对“春装”对应的产品按照尺码分类，统计不同尺码的数量。这里使用Kibana演示聚合结果显示功能在后台的执行命令和返回结果。
执行命令如下所示。
（7.x之前版本）
GET /my_store/products/_search
{
"query": {
"match": { "productName": "春装" }
},
"size": 0,
"aggs": {
"sizes": {
"terms": { "field": "size" }
}
}
}
（7.x之后版本）
GET /my_store/_search
{
"query": {
"match": { "productName": "春装" }
},
"size": 0,
"aggs": {
"sizes": {
"terms": { "field": "size" }
}
}
}
返回结果如下所示。
（7.x之前版本）
{
"took" : 31,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 4,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sizes" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "S",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "L",
"doc_count" : 1
},
{
"key" : "M",
"doc_count" : 1
}
]
}
}
}
（7.x之后版本 ）
{
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 4,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sizes" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "S",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "L",
"doc_count" : 1
},
{
"key" : "M",
"doc_count" : 1
}
]
}
}
}
删除集群
当您已完全了解Elasticsearch搜索引擎的使用流程和方法后，您可以参考如下步骤，删除示例集群以及示例数据，避免造成资源浪费。
由于集群删除后，数据无法恢复，请谨慎操作。
1.登录云搜索服务管理控制台。在左侧菜单栏选择“集群管理”。
2.进入集群管理页面，选中“Sample-ESCluster”集群所在行，在操作列单击“更多”>“删除”。
3.在弹出的确认对话框中，单击“确定”完成操作。
