玩转elasticsearch的搜索
es之批量导入数据BulkES提供了⼀个叫 bulk 的API 来进⾏批量操作批量导⼊
数据{＂index＂: {＂_index＂: ＂book＂, ＂_type＂: ＂_doc＂, ＂_id＂: 1}} {＂name＂: ＂权⼒的游戏＂} {＂index＂: {＂_index＂: ＂book＂, ＂_type＂: ＂_doc＂, ＂_id＂: 2}} {＂name＂: ＂疯狂的⽯头＂}POST bulkcurl -X POST ＂localhost:9200/_bulk＂ -H ＂Content-Type: application/json＂ --data-binary @namees之term的多种查询
介绍单词级别查询这些查询通常⽤于结构化的数据，⽐如：number, date, keyword等，⽽不是对text。也就是说，全⽂本查询之前要先对⽂本内容进⾏分词，⽽单词级别的查询直接在相应字段的反向索引中精确查找，单词级别的查询⼀般⽤于数值、⽇期等类型的字段上
准备⼯作删除nba索引新增nba索引PUT nba { ＂mappings＂: { ＂properties＂: { ＂birthDay＂: { ＂type＂: ＂date＂ }, ＂birthDayStr＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂age＂: { ＂type＂: ＂integer＂ }, ＂code＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂country＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂countryEn＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂displayAffiliation＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂displayName＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂displayNameEn＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂draft＂: { ＂type＂: ＂long＂ }, ＂heightValue＂: { ＂type＂: ＂float＂ }, ＂jerseyNo＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂playYear＂: { ＂type＂: ＂long＂ }, ＂playerId＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂position＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂schoolType＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂teamCity＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂teamCityEn＂: { ＂type＂: ＂text＂ }, ＂teamConference＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂teamConferenceEn＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂teamName＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂teamNameEn＂: { ＂type＂: ＂keyword＂ }, ＂weight＂: { ＂type＂: ＂text＂ } } } }批量导⼊数据(player⽂件)
链接：https://pan.baidu.com/s/13Uahu1FxKiY6nfRYeY4Myw
提取码：t2qb
Term query 精准匹配查询(查找号码为23的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂jerseyNo＂: ＂23＂ } } }
Exsit Query 在特定的字段中查找非空值的⽂档(查找队名非空的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂exists＂: { ＂field＂: ＂teamNameEn＂ } } }
Prefix Query 查找包含带有指定前缀term的⽂档(查找队名以Rock开头的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂prefix＂: { ＂teamNameEn＂: ＂Rock＂ } } }
Wildcard Query 支持通配符查询，*表示任意字符，?表示任意单个字符(查找火箭队的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂wildcard＂: { ＂teamNameEn＂: ＂Ro*s＂ } } }
Regexp Query 正则表达式查询(查找火箭队的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂regexp＂: { ＂teamNameEn＂: ＂Ro.*s＂ } } }
Ids Query(查找id为1和2的球员)POST nba/_search { ＂query＂: { ＂ids＂: { ＂values＂: [ 1, 2 ] } } }玩转es的范围查询
查找指定字段在指定范围内包含值（日期、数字或字符串）的文档。查找在nba打了2年到10年以内的球员POST nba/_search { ＂query＂: { ＂range＂: { ＂playYear＂: { ＂gte＂: 2, ＂lte＂: 10 } } } }查找1980年到1999年出⽣的球员POST nba/_search { ＂query＂: { ＂range＂: { ＂birthDay＂: { ＂gte＂: ＂01/01/1999＂, ＂lte＂: ＂2022＂, ＂format＂: ＂dd/MM/yyyy||yyyy＂ } } } }玩转es的布尔查询
布尔查询
type
description
must
必须出现在匹配⽂档中
filter
必须出现在⽂档中，但是不打分
must_not
不能出现在⽂档中
should
应该出现在⽂档中
must (查找名字叫做James的球员)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂bool＂: { ＂must＂: [ { ＂match＂: { ＂displayNameEn＂: ＂james＂ } } ] } } }
效果同must，但是不打分(查找名字叫做James的球员)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂bool＂: { ＂filter＂: [ { ＂match＂: { ＂displayNameEn＂: ＂james＂ } } ] } } }
must_not (查找名字叫做James的⻄部球员)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂bool＂: { ＂must＂: [ { ＂match＂: { ＂displayNameEn＂: ＂james＂ } } ], ＂must_not＂: [ { ＂term＂: { ＂teamConferenceEn＂: { ＂value＂: ＂Eastern＂ } } } ] } } }
should(查找名字叫做James的打球时间应该在11到20年⻄部球员)即使匹配不到也返回，只是评分不同POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂bool＂: { ＂must＂: [ { ＂match＂: { ＂displayNameEn＂: ＂james＂ } } ], ＂must_not＂: [ { ＂term＂: { ＂teamConferenceEn＂: { ＂value＂: ＂Eastern＂ } } } ], ＂should＂: [ { ＂range＂: { ＂playYear＂: { ＂gte＂: 11, ＂lte＂: 20 } } } ] } } }如果minimum_should_match=1，则变成要查出名字叫做James的打球时间在11到20年⻄部球员POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂bool＂: { ＂must＂: [ { ＂match＂: { ＂displayNameEn＂: ＂james＂ } } ], ＂must_not＂: [ { ＂term＂: { ＂teamConferenceEn＂: { ＂value＂: ＂Eastern＂ } } } ], ＂should＂: [ { ＂range＂: { ＂playYear＂: { ＂gte＂: 11, ＂lte＂: 20 } } } ], ＂minimum_should_match＂: 1 } } }玩转es的排序查询⽕箭队中按打球时间从⼤到⼩排序的球员POST nba/_search { ＂query＂: { ＂match＂: { ＂teamNameEn＂: ＂Rockets＂ } }, ＂sort＂: [ { ＂playYear＂: { ＂order＂: ＂desc＂ } } ] }⽕箭队中按打球时间从⼤到⼩，如果年龄相同则按照身⾼从⾼到低排序的球员POST nba/_search { ＂query＂: { ＂match＂: { ＂teamNameEn＂: ＂Rockets＂ } }, ＂sort＂: [ { ＂playYear＂: { ＂order＂: ＂desc＂ } }, { ＂heightValue＂: { ＂order＂: ＂asc＂ } } ] }玩转es聚合查询之指标聚合
ES聚合分析是什么聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强⼤的聚合分析能⼒。对⼀个数据集求最⼤、最⼩、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合⽽关系型数据库中除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进⾏分组group by，再在组上进⾏指标聚合。在ES中称为桶聚合
max min sum avg求出⽕箭队球员的平均年龄POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂avgAge＂: { ＂avg＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } }, ＂size＂: 0 }
value_count 统计非空字段的文档数求出⽕箭队中球员打球时间不为空的数量POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂countPlayerYear＂: { ＂value_count＂: { ＂field＂: ＂playYear＂ } } }, ＂size＂: 0 }查出⽕箭队有多少名球员POST nba/_count { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } } }
Cardinality 值去重计数查出⽕箭队中年龄不同的数量POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂counAget＂: { ＂cardinality＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } }, ＂size＂: 0 }
stats 统计count max min avg sum 5个值查出⽕箭队球员的年龄statsPOST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂statsAge＂: { ＂stats＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } }, ＂size＂: 0 }
Extended stats ⽐stats多4个统计结果： 平方和、方差、标准差、平均值加/减两个标准差的区间查出⽕箭队球员的年龄Extend statsPOST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂extendStatsAge＂: { ＂extended_stats＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } }, ＂size＂: 0 }
Percentiles 占⽐百分位对应的值统计，默认返回[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]分位上的值查出⽕箭的球员的年龄占⽐POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂pecentAge＂: { ＂percentiles＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } }, ＂size＂: 0 }查出⽕箭的球员的年龄占⽐(指定分位值)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂percentAge＂: { ＂percentiles＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂percents＂: [ 20, 50, 75 ] } } }, ＂size＂: 0 }玩转es聚合查询之桶聚合
ES聚合分析是什么聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最⼤值、最⼩值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强⼤的聚合分析能⼒。对⼀个数据集求最⼤、最⼩、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合⽽关系型数据库中除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进⾏分组group by，再在组上进⾏指标聚合。在ES中称为桶聚合
Terms Aggregation 根据字段项分组聚合⽕箭队根据年龄进⾏分组POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂aggsAge＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂size＂: 10 } } }, ＂size＂: 0 }
order 分组聚合排序⽕箭队根据年龄进⾏分组，分组信息通过年龄从⼤到⼩排序 (通过指定字段)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂aggsAge＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂size＂: 10, ＂order＂: { ＂_key＂: ＂desc＂ } } } }, ＂size＂: 0 }⽕箭队根据年龄进⾏分组，分组信息通过⽂档数从⼤到⼩排序 (通过⽂档数)POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂term＂: { ＂teamNameEn＂: { ＂value＂: ＂Rockets＂ } } }, ＂aggs＂: { ＂aggsAge＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂size＂: 10, ＂order＂: { ＂_count＂: ＂desc＂ } } } }, ＂size＂: 0 }每⽀球队按该队所有球员的平均年龄进⾏分组排序 (通过分组指标值)POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂aggsTeamName＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂teamNameEn＂, ＂size＂: 30, ＂order＂: { ＂avgAge＂: ＂desc＂ } }, ＂aggs＂: { ＂avgAge＂: { ＂avg＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } } } }, ＂size＂: 0 }
筛选分组聚合湖⼈和⽕箭队按球队平均年龄进⾏分组排序 (指定值列表)POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂aggsTeamName＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂teamNameEn＂, ＂include＂: [ ＂Lakers＂, ＂Rockets＂, ＂Warriors＂ ], ＂exclude＂: [ ＂Warriors＂ ], ＂size＂: 30, ＂order＂: { ＂avgAge＂: ＂desc＂ } }, ＂aggs＂: { ＂avgAge＂: { ＂avg＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } } } }, ＂size＂: 0 }湖⼈和⽕箭队按球队平均年龄进⾏分组排序 (正则表达式匹配值)POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂aggsTeamName＂: { ＂terms＂: { ＂field＂: ＂teamNameEn＂, ＂include＂: ＂Lakers|Ro.*|Warriors.*＂, ＂exclude＂: ＂Warriors＂, ＂size＂: 30, ＂order＂: { ＂avgAge＂: ＂desc＂ } }, ＂aggs＂: { ＂avgAge＂: { ＂avg＂: { ＂field＂: ＂age＂ } } } } }, ＂size＂: 0 }
Range Aggregation 范围分组聚合NBA球员年龄按20,20-35,35这样分组POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂ageRange＂: { ＂range＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂ranges＂: [ { ＂to＂: 20 }, { ＂from＂: 20, ＂to＂: 35 }, { ＂from＂: 35 } ] } } }, ＂size＂: 0 }NBA球员年龄按20,20-35,35这样分组 (起别名)POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂ageRange＂: { ＂range＂: { ＂field＂: ＂age＂, ＂ranges＂: [ { ＂to＂: 20, ＂key＂: ＂A＂ }, { ＂from＂: 20, ＂to＂: 35, ＂key＂: ＂B＂ }, { ＂from＂: 35, ＂key＂: ＂C＂ } ] } } }, ＂size＂: 0 }
Date Range Aggregation 时间范围分组聚合NBA球员按出⽣年⽉分组POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂birthDayRange＂: { ＂date_range＂: { ＂field＂: ＂birthDay＂, ＂format＂: ＂MM-yyy＂, ＂ranges＂: [ { ＂to＂: ＂01-1989＂ }, { ＂from＂: ＂01-1989＂, ＂to＂: ＂01-1999＂ }, { ＂from＂: ＂01-1999＂, ＂to＂: ＂01-2009＂ }, { ＂from＂: ＂01-2009＂ } ] } } }, ＂size＂: 0 }
Date Histogram Aggregation 时间柱状图聚合按天、⽉、年等进⾏聚合统计。可按 year (1y), quarter (1q), month (1M), week (1w), day(1d), hour (1h), minute (1m), second (1s) 间隔聚合NBA球员按出⽣年分组POST /nba/_search { ＂aggs＂: { ＂birthday_aggs＂: { ＂date_histogram＂: { ＂field＂: ＂birthDay＂, ＂format＂: ＂yyyy＂, ＂interval＂: ＂year＂ } } }, ＂size＂: 0 }es之query_string查询
介绍query_string 查询，如果熟悉lucene的查询语法，我们可以直接⽤lucene查询语法写⼀个查询串进⾏查询，ES中接到请求后，通过查询解析器,解析查询串⽣成对应的查询。
指定单个字段查询POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂query_string＂: { ＂default_field＂: ＂displayNameEn＂, ＂query＂: ＂james OR curry＂ } }, ＂size＂: 100 }POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂query_string＂: { ＂default_field＂: ＂displayNameEn＂, ＂query＂: ＂james AND harden＂ } }, ＂size＂: 100 }
指定多个字段查询POST /nba/_search { ＂query＂: { ＂query_string＂: { ＂fields＂: [ ＂displayNameEn＂, ＂teamNameEn＂ ], ＂query＂: ＂James AND Rockets＂ } }, ＂size＂: 100 }
参考个人博客：cyz
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