ElasticSearch高级操作

小炜同学

发布于 2022-09-23 10:33:36

7260

发布于 2022-09-23 10:33:36

文章被收录于专栏：Java领域客栈

ElasticSearch高级操作

bulk批量操作-脚本

脚本：

测试用的5号文档

POST /person1/_doc/5
{
  "name":"张三5号",
  "age":18,
  "address":"北京海淀区"
}

批量操作文本

#批量操作
#1.删除5号
#新增8号
#更新2号 name为2号
POST _bulk
{"delete":{"_index":"person1","_id":"5"}}
{"create":{"_index":"person1","_id":"8"}}
{"name":"八号","age":18,"address":"北京"}
{"update":{"_index":"person1","_id":"2"}}
{"doc":{"name":"2号"}}

结果

{
  "took" : 51,
  "errors" : true,
  "items" : [
    {
      "delete" : {
        "_index" : "person1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_version" : 2,
        "result" : "deleted",
        "_shards" : {
          "total" : 2,
          "successful" : 1,
          "failed" : 0
        },
        "_seq_no" : 6,
        "_primary_term" : 2,
        "status" : 200
      }
    },
    {
      "create" : {
        "_index" : "person1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "8",
        "_version" : 1,
        "result" : "created",
        "_shards" : {
          "total" : 2,
          "successful" : 1,
          "failed" : 0
        },
        "_seq_no" : 7,
        "_primary_term" : 2,
        "status" : 201
      }
    },
    {
      "update" : {
        "_index" : "person1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_version" : 2,
        "result" : "updated",
        "_shards" : {
          "total" : 2,
          "successful" : 1,
          "failed" : 0
        },
        "_seq_no" : 10,
        "_primary_term" : 2,
        "status" : 200
      }
    }
  ]
}

bulk批量操作-JavaAPI

 /**
     *  Bulk 批量操作
     */
    @Test
    public void test2() throws IOException {

        //创建bulkrequest对象，整合所有操作
        BulkRequest bulkRequest =new BulkRequest();

           /*
        # 1. 删除5号记录
        # 2. 添加6号记录
        # 3. 修改3号记录 名称为 “三号”
         */
        //添加对应操作
        //1. 删除5号记录
        DeleteRequest deleteRequest=new DeleteRequest("person1","5");
        bulkRequest.add(deleteRequest);

        //2. 添加6号记录
        Map<String, Object> map=new HashMap<>();
        map.put("name","六号");
        IndexRequest indexRequest=new IndexRequest("person1").id("6").source(map);
        bulkRequest.add(indexRequest);
        //3. 修改3号记录 名称为 “三号”
        Map<String, Object> mapUpdate=new HashMap<>();
        mapUpdate.put("name","三号");
        UpdateRequest updateRequest=new UpdateRequest("person1","3").doc(mapUpdate);

        bulkRequest.add(updateRequest);
        //执行批量操作


        BulkResponse response = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.status());

    }

导入数据-分析&创建索引

PUT goods
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_smart"
            },
            "price": { 
                "type": "double"
            },
            "createTime": {
                "type": "date"
            },
            "categoryName": {    
                "type": "keyword"
            },
            "brandName": {    
                "type": "keyword"
            },
    
            "spec": {        
                "type": "object"
            },
            "saleNum": {    
                "type": "integer"
            },
            
            "stock": {    
                "type": "integer"
            }
        }
    }
}

导入数据-代码实现

 /**
     * 从Mysql 批量导入 elasticSearch
     */
    @Test
    public void test3() throws IOException {
        //1.查询所有数据，mysql
        List<Goods> goodsList = goodsMapper.findAll();

        //2.bulk导入
        BulkRequest bulkRequest=new BulkRequest();

        //2.1 循环goodsList，创建IndexRequest添加数据
        for (Goods goods : goodsList) {

            //2.2 设置spec规格信息 Map的数据   specStr:{}
            String specStr = goods.getSpecStr();

            //将json格式字符串转为Map集合
            Map map = JSON.parseObject(specStr, Map.class);

            //设置spec map
            goods.setSpec(map);

            //将goods对象转换为json字符串
            String data = JSON.toJSONString(goods);

            IndexRequest indexRequest=new IndexRequest("goods").source(data,XContentType.JSON);
            bulkRequest.add(indexRequest);

        }


        BulkResponse response = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.status());

    }

导入数据-代码实现-详解

转换成JSON的原因：

#spec配置的数据类型是JSON对象，所以当存放字符串的时候报错
            "spec": {        
                "type": "object"
            },

错误信息

ElasticSearch查询

matchAll-脚本

# 默认情况下，es一次展示10条数据,通过from和size来控制分页
# 查询结果详解

GET goods/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 100
}

GET goods


limit  1 :默认是索引为0，查1条
limit  1 ,5:索引为1的位置，每页5条

matchAll-JavaAPI

/**
     * 查询所有
     *  1. matchAll
     *  2. 将查询结果封装为Goods对象，装载到List中
     *  3. 分页。默认显示10条
     */
    @Test
    public void matchAll() throws IOException {

        //2. 构建查询请求对象，指定查询的索引名称
        SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");

        //4. 创建查询条件构建器SearchSourceBuilder
        SearchSourceBuilder sourceBuilder=new SearchSourceBuilder();

        //6. 查询条件
        QueryBuilder queryBuilder= QueryBuilders.matchAllQuery();
        //5. 指定查询条件
        sourceBuilder.query(queryBuilder);

        //3. 添加查询条件构建器 SearchSourceBuilder
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        // 8 . 添加分页信息  不设置 默认10条
//        sourceBuilder.from(0);
//        sourceBuilder.size(100);
        //1. 查询,获取查询结果

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        //7. 获取命中对象 SearchHits
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();

        //7.1 获取总记录数
      Long total= hits.getTotalHits().value;
        System.out.println("总数："+total);
        //7.2 获取Hits数据  数组
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
            //获取json字符串格式的数据
        List<Goods> goodsList = new ArrayList<>();
        for (SearchHit searchHit : hits1) {
            String sourceAsString = searchHit.getSourceAsString();
            //转为java对象
            Goods goods = JSON.parseObject(sourceAsString, Goods.class);
            goodsList.add(goods);
        }

        for (Goods goods : goodsList) {
            System.out.println(goods);
        }

    }

设置条件的疑问点

termQuery

term查询和字段类型有关系，首先回顾一下ElasticSearch两个数据类型

ElasticSearch两个数据类型

text：会分词，不支持聚合

keyword：不会分词，将全部内容作为一个词条，支持聚合

term查询：不会对查询条件进行分词。

GET goods/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": {
        "value": "华为"
      }
    }
  }
}

term查询，查询text类型字段时，只有其中的单词相匹配都会查到，text字段会对数据进行分词

例如：查询title 为“华为”的，title type 为text

查询categoryName 字段时，categoryName字段为keyword ,keyword：不会分词，将全部内容作为一个词条,

即完全匹配，才能查询出结果

GET goods/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "categoryName": {
        "value": "华为手机"
      }
    }
  }
}

matchQuery

match查询：

•会对查询条件进行分词。

•然后将分词后的查询条件和词条进行等值匹配

•默认取并集（OR）

# match查询
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "华为手机"
    }
  },
  "size": 500
}

match 的默认搜索（or 并集）

例如：华为手机，会分词为 “华为”，“手机” 只要出现其中一个词条都会搜索到

match的 and（交集）搜索

例如：例如：华为手机，会分词为 “华为”，“手机” 但要求“华为”，和“手机”同时出现在词条中

总结：

term query会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在。这种查询适合keyword 、numeric、date
match query知道分词器的存在。并且理解是如何被分词的

模糊查询-脚本

wildcard查询

wildcard查询：会对查询条件进行分词。还可以使用通配符 ?（任意单个字符）和 * （0个或多个字符）

"*华*"  包含华字的
"华*"   华字后边多个字符
"华?"  华字后边多个字符
"*华"或"?华" 会引发全表（全索引）扫描 注意效率问题

# wildcard 查询。查询条件分词，模糊查询
GET goods/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": {
        "value": "华*"
      }
    }
  }
}

正则查询

\W：匹配包括下划线的任何单词字符，等价于 [A-Z a-z 0-9_]   开头的反斜杠是转义符

+号多次出现

(.)*为任意字符
正则查询取决于正则表达式的效率

GET goods/_search
{
  "query": {
    "regexp": {
      "title": "\\w+(.)*"
    }
  }
}

前缀查询

对keyword类型支持比较好

# 前缀查询 对keyword类型支持比较好
GET goods/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "brandName": {
        "value": "三"
      }
    }
  }
}

模糊查询-JavaAPI

//模糊查询
WildcardQueryBuilder query = QueryBuilders.wildcardQuery("title", "华*");//华后多个字符
//正则查询
 RegexpQueryBuilder query = QueryBuilders.regexpQuery("title", "\\w+(.)*");
 //前缀查询
 PrefixQueryBuilder query = QueryBuilders.prefixQuery("brandName", "三");

范围&排序查询

# 范围查询

GET goods/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 2000,
        "lte": 3000
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

 //范围查询 以price 价格为条件
RangeQueryBuilder query = QueryBuilders.rangeQuery("price");

//指定下限
query.gte(2000);
//指定上限
query.lte(3000);

sourceBuilder.query(query);

//排序  价格 降序排列
sourceBuilder.sort("price",SortOrder.DESC);

queryString查询

queryString 多条件查询

•会对查询条件进行分词。

•然后将分词后的查询条件和词条进行等值匹配

•默认取并集（OR）

•可以指定多个查询字段

query_string：识别query中的连接符（or 、and）

# queryString

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title","categoryName","brandName"], 
      "query": "华为 AND 手机"
    }
  }
}

simple_query_string：不识别query中的连接符（or 、and），查询时会将 “华为”、"and"、“手机”分别进行查询

GET goods/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "fields": ["title","categoryName","brandName"], 
      "query": "华为 AND 手机"
    }
  }
}

query_string：有default_operator连接符的脚本

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title","brandName","categoryName"],
      "query": "华为手机 "
      , "default_operator": "AND"
    }
  }
}

java代码

QueryStringQueryBuilder query = QueryBuilders.queryStringQuery("华为手机").field("title").field("categoryName")
.field("brandName").defaultOperator(Operator.AND);

simple_query_string：有default_operator连接符的脚本

GET goods/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "fields": ["title","brandName","categoryName"],
      "query": "华为手机 "
      , "default_operator": "OR"
    }
  }
}

注意：query中的or and 是查询时匹配条件是否同时出现----or 出现一个即可，and 两个条件同时出现

default_operator的or and 是对结果进行并集（or）、交集（and）

布尔查询-脚本

boolQuery：对多个查询条件连接。连接方式：

•must（and）：条件必须成立

•must_not（not）：条件必须不成立

•should（or）：条件可以成立

•filter：条件必须成立，性能比must高。不会计算得分

**得分:**即条件匹配度,匹配度越高，得分越高

# boolquery
#must和filter配合使用时，max_score（得分）是显示的
#must 默认数组形式
GET goods/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "brandName": {
              "value": "华为"
            }
          }
        }
      ],
      "filter":[ 
        {
        "term": {
          "title": "手机"
        }
       },
       {
         "range":{
          "price": {
            "gte": 2000,
            "lte": 3000
         }
         }
       }
      
      ]
    }
  }
}
#filter 单独使用   filter可以是单个条件，也可多个条件（数组形式）
GET goods/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "brandName": {
              "value": "华为"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

布尔查询-JavaAPI

布尔查询：boolQuery

查询品牌名称为:华为
查询标题包含：手机
查询价格在：2000-3000

must 、filter为连接方式

term、match为不同的查询方式

       //1.构建boolQuery
        BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        //2.构建各个查询条件
        //2.1 查询品牌名称为:华为
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("brandName", "华为");
        boolQuery.must(termQueryBuilder);
        //2.2. 查询标题包含：手机
        MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("title", "手机");
        boolQuery.filter(matchQuery);

        //2.3 查询价格在：2000-3000
        RangeQueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("price");
        rangeQuery.gte(2000);
        rangeQuery.lte(3000);
        boolQuery.filter(rangeQuery);

        sourceBuilder.query(boolQuery);

聚合查询-脚本

•指标聚合：相当于MySQL的聚合函数。max、min、avg、sum等

•桶聚合：相当于MySQL的 group by 操作。不要对text类型的数据进行分组，会失败。

# 聚合查询

# 指标聚合 聚合函数

GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "手机"
    }
  },
  "aggs": {
    "max_price": {
      "max": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

# 桶聚合  分组

GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "手机"
    }
  },
  "aggs": {
    "goods_brands": {
      "terms": {
        "field": "brandName",
        "size": 100
      }
    }
  }
}

聚合查询-JavaAPI

聚合查询：桶聚合，分组查询

查询title包含手机的数据
查询品牌列表

/**
     * 聚合查询：桶聚合，分组查询
     * 1. 查询title包含手机的数据
     * 2. 查询品牌列表
     */
@Test
public void testAggQuery() throws IOException {

    SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");

    SearchSourceBuilder sourceBuilder=new SearchSourceBuilder();
    //1. 查询title包含手机的数据

    MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "手机");

    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //2. 查询品牌列表  只展示前100条
    AggregationBuilder aggregation=AggregationBuilders.terms("goods_brands").field("brandName").size(100);
    sourceBuilder.aggregation(aggregation);


    searchRequest.source(sourceBuilder);

    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

    //7. 获取命中对象 SearchHits
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();

    //7.1 获取总记录数
    Long total= hits.getTotalHits().value;
    System.out.println("总数："+total);

    // aggregations 对象
    Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
    //将aggregations 转化为map
    Map<String, Aggregation> aggregationMap = aggregations.asMap();


    //通过key获取goods_brands 对象 使用Aggregation的子类接收  buckets属性在Terms接口中体现

    //        Aggregation goods_brands1 = aggregationMap.get("goods_brands");
    Terms goods_brands =(Terms) aggregationMap.get("goods_brands");

    //获取buckets 数组集合
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = goods_brands.getBuckets();

    Map<String,Object>map=new HashMap<>();
    //遍历buckets   key 属性名，doc_count 统计聚合数
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {

        System.out.println(bucket.getKey());
        map.put(bucket.getKeyAsString(),bucket.getDocCount());
    }

    System.out.println(map);

}

高亮查询-脚本

高亮三要素：

•高亮字段

•前缀

•后缀

默认前后缀：em

<em>手机</em>

GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "电视"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "pre_tags": "<font color='red'>",
        "post_tags": "</font>"
      }
    }
  }
}

高亮查询-JavaAPI

实施步骤：高亮查询： 1. 设置高亮高亮字段前缀后缀 2. 将高亮了的字段数据，替换原有数据

/**
     *
     * 高亮查询：
     *  1. 设置高亮
     *      * 高亮字段
     *      * 前缀
     *      * 后缀
     *  2. 将高亮了的字段数据，替换原有数据
     */
@Test
public void testHighLightQuery() throws IOException {


    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("goods");

    SearchSourceBuilder sourceBulider = new SearchSourceBuilder();

    // 1. 查询title包含手机的数据
    MatchQueryBuilder query = QueryBuilders.matchQuery("title", "手机");

    sourceBulider.query(query);

    //设置高亮
    HighlightBuilder highlighter = new HighlightBuilder();
    //设置三要素
    highlighter.field("title");
    //设置前后缀标签
    highlighter.preTags("<font color='red'>");
    highlighter.postTags("</font>");

    //加载已经设置好的高亮配置
    sourceBulider.highlighter(highlighter);

    searchRequest.source(sourceBulider);

    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);


    SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
    //获取记录数
    long value = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("总记录数："+value);

    List<Goods> goodsList = new ArrayList<>();
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        String sourceAsString = hit.getSourceAsString();

        //转为java
        Goods goods = JSON.parseObject(sourceAsString, Goods.class);

        // 获取高亮结果，替换goods中的title
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        HighlightField HighlightField = highlightFields.get("title");
        Text[] fragments = HighlightField.fragments();
        //highlight title替换 替换goods中的title
        goods.setTitle(fragments[0].toString());
        goodsList.add(goods);
    }

    for (Goods goods : goodsList) {
        System.out.println(goods);
    }


}

重建索引&索引别名

#查询别名 默认别名无法查看，默认别名同索引名
GET goods/_alias/
#结果
{
  "goods" : {
    "aliases" : { }
  }
}

1.新建student_index_v1索引

# -------重建索引-----------

# 新建student_index_v1。索引名称必须全部小写

PUT student_index_v1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}
#查看 student_index_v1 结构
GET student_index_v1
#添加数据
PUT student_index_v1/_doc/1
{
  "birthday":"1999-11-11"
}
#查看数据
GET student_index_v1/_search

#添加数据
PUT student_index_v1/_doc/1
{
  "birthday":"1999年11月11日"
}

2.重建索引:将student_index_v1 数据拷贝到 student_index_v2

# 业务变更了，需要改变birthday字段的类型为text

# 1. 创建新的索引 student_index_v2
# 2. 将student_index_v1 数据拷贝到 student_index_v2

# 创建新的索引 student_index_v2
PUT student_index_v2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}
# 将student_index_v1 数据拷贝到 student_index_v2
# _reindex 拷贝数据
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "student_index_v1"
  },
  "dest": {
    "index": "student_index_v2"
  }
}

GET student_index_v2/_search



PUT student_index_v2/_doc/2
{
  "birthday":"1999年11月11日"
}

3.创建索引库别名：

注意：DELETE student_index_v1 这一操作将删除student_index_v1索引库，并不是删除别名

# 思考： 现在java代码中操作es，还是使用的实student_index_v1老的索引名称。
# 1. 改代码（不推荐）
# 2. 索引别名（推荐）

# 步骤：
# 0. 先删除student_index_v1
# 1. 给student_index_v2起个别名 student_index_v1



# 先删除student_index_v1
#DELETE student_index_v1 这一操作将删除student_index_v1索引库
#索引库默认的别名与索引库同名，无法删除

# 给student_index_v1起个别名 student_index_v11
POST student_index_v2/_alias/student_index_v11
#测试删除命令
POST /_aliases
{
    "actions": [
        {"remove": {"index": "student_index_v1", "alias": "student_index_v11"}}
    ]
}

# 给student_index_v2起个别名 student_index_v1
POST student_index_v2/_alias/student_index_v1

#查询别名
GET goods/_alias/


GET student_index_v1/_search
GET student_index_v2/_search

ElasticSearch 集群

集群介绍

集群和分布式：

集群：多个人做一样的事。

分布式：多个人做不一样的事

集群解决的问题：

让系统高可用

分担请求压力

分布式解决的问题：

分担存储和计算的压力，提速

解耦

集群和分布式架构往往是并存的

ES集群相关概念

es 集群:

•ElasticSearch 天然支持分布式

•ElasticSearch 的设计隐藏了分布式本身的复杂性

ES集群相关概念:

•集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。

•节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例

•索引（index) ：es存储数据的地方。相当于关系数据库中的database概念

•分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

•主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。

•副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

集群搭建

 参见ElasticSearch 集群-集群搭建.md

kibina管理集群

vim  kibana-7.4.0-linux-x86_64-cluster/config/kibana.yml

kibana.yml

#支持中文
i18n.locale: "zh-CN"
#5602避免与之前的冲突
server.port: 5602
server.host: "0.0.0.0"
server.name: "kibana-itcast-cluster"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9201","http://localhost:9202","http://localhost:9203"]
elasticsearch.requestTimeout: 99999

JavaAPI 访问集群

PUT cluster_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

GET cluster_test
GET cluster_test/_search

POST /cluster_test/_doc/1
{
  "name":"张三"
}

测试类

    @Resource(name="clusterClient")
    RestHighLevelClient clusterClient;
 
 /**
     * 测试集群
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testCluster() throws IOException {


        //设置查询的索引、文档
        GetRequest indexRequest=new GetRequest("cluster_test","1");

        GetResponse response = clusterClient.get(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getSourceAsString());

    }

ElasticSearchConfig

private String host1;

private int port1;

private String host2;

private int port2;

private String host3;

private int port3;

//get/set ...

@Bean("clusterClient")
    public RestHighLevelClient clusterClient(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost(host1,port1,"http"),
                new HttpHost(host2,port2,"http"),
                new HttpHost(host3,port3,"http")
        ));
    }

application.yml

elasticsearch:
   host: 192.168.140.130
   port: 9200
   host1: 192.168.140.130
   port1: 9201
   host2: 192.168.140.130
   port2: 9202
   host3: 192.168.140.130
   port3: 9203

分片配置

•在创建索引时，如果不指定分片配置，则默认主分片1，副本分片1。

•在创建索引时，可以通过settings设置分片

分片配置

#分片配置
#"number_of_shards": 3, 主分片数量
#"number_of_replicas": 1  主分片备份数量，每一个主分片有一个备份
# 3个主分片+3个副分片=6个分片
PUT cluster_test1
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

1.三个节点正常运行（0、1、2分片标号）