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Elasticsearch查询语法

Elasticsearch查询语法

作者: 胖嘟嘟洒酒疯 | 来源:发表于2019-05-10 10:22 被阅读0次

查询语法

  • match all query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
  • define query number
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 2,        // 从2条记录开始取
  "size": 4,        // 取4条数据
  "sort": {
    "studentNo": {  // 按studentNo字段升序
      "order": "asc"// 降序为desc
    }
  } 
}
  • term query
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "诸葛亮"
    }
  }
}
  • bool query
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [    //与之对应的还有should must not
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  • ids query
{
  "query": {
    "ids": {
      "type": "student",
      "values": [
        "1",
        "2"
      ]
    }
  }
}
  • prefix query
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": "赵"
    }
  }
}
  • range query
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": "18",     // 表示>=
        "lte": "20"      // 表示<=
      }
    }
  }
}
  • terms query
{
  "query": {
    "terms": {
      "studentNo": [
        "1",
        "3"
      ]
    }
  }
}
  • wildcard query
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": "*亮"
    }
  }
}
  • regexp query
{
  "query": {
    "regexp": {
      "address": ".*长沙市.*"  // 这里的.号表示任意一个字符
    }
  }
}
  • term filter
{
  "filter": {               
    "term": {
      "name": "诸葛亮",
      "_cache" : true // 与query主要是这里的区别,可以设置数据缓存
    }
  }
}
  • bool filter
{
  "filter": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  • and filter
{
  "filter": {
      "and": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
  }
}
  • or filter
{
  "filter": {
      "or": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
  }
}
  • esists filter
{
  "filter": {
    "exists": {
      "field": "address"
    }
  }
}
  • miss filter
{
  "filter": {
    "missing": {
      "field": "address"
    }
  }
}
  • prefix filter
{
  "filter": {
    "prefix": {
      "name": "赵"
    }
  }
}
  • range filter
{
  "filter": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": "18",
        "lte": "20"
      }
    }
  }
  • terms filter
{
  "filter": {
    "terms": {
      "studentNo": [
        "1",
        "3"
      ]
    }
  }
}
  • regexp filter
{
  "filter": {
    "regexp": {
      "address": ".*长沙市.*"
    }
  }
}

聚合api
1.metric(度量聚合)多用于number计算
2.bucketing(桶聚合)类似与sql分组

  • 聚合api格式
"aggregations" : {                  // 表示聚合操作,可以使用aggs替代
    "<aggregation_name>" : {        // 聚合名,可以是任意的字符串。用做响应的key,便于快速取得正确的响应数据。
        "<aggregation_type>" : {    // 聚合类别,就是各种类型的聚合,如min等
            <aggregation_body>      // 聚合体,不同的聚合有不同的body
        }
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套的子聚合,可以有0或多个
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* // 另外的聚合,可以有0或多个
}

度量聚合

  • min agg
"aggs": {
    "min_age": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
}
  • max agg
"aggs": {
    "max_age": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
}
  • sum agg
  "aggs": {
    "sum_age": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
  • avg agg
 "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
  • stats agg
 "aggs": {
    "stats_age": {
      "stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
  • top hits agg
 "aggs": {
    "top_age": {
      "top_hits": {
        "sort": [               // 排序
          {
            "age": {            // 按年龄降序
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "_source": {
          "include": [           // 指定返回字段
            "name",
            "age"
          ]
        },
        "size": 2                 // 取前2条数据
      }
    }
  }

桶聚合

  • terms agg
  "aggs": {
    "terms_classNo": {
      "terms": {
        "field": "classNo",            // 按照班号进行分组
        "order": {                     // 按学生数从大到小排序
          "_count": "desc"
        },
        "size": 2                      // 取前两名
      }
    }
  }
  • range agg
  "aggs": {
    "range_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "to": 15
          },
          {
            "from": "16",
            "to": "18"
          },
          {
            "from": "19",
            "to": "21"
          },

          {
            "from": "22",
            "to": "24"
          },
          {
            "from": "25"
          }
        ]
      }
    }
  }
  • date range agg
  "aggs": {
    "range_age": {
      "date_range": {
        "field": "birthday",
        "ranges": [
          {
            "to": "now-25y"
          }
        ]
      }
    }
  }
  • histogram agg
"aggs": {
    "histogram_age": {
      "histogram": {
        "field": "age",
        "interval": 2,               // 距离为2
        "min_doc_count": 1           // 只返回记录数量大于等于1的区间
      }
    }
  }
  • date histogram agg
"aggs": {
    "data_histogram_birthday": {
      "date_histogram": {
        "field": "birthday",
        "interval": "year",              // 按年统计
        "format": "yyyy"                 // 返回结果的key的格式
      }
    }
  }
  • missing agg
 "aggs": {
    "missing_address": {
      "missing": {
        "field": "address"
      }
    }
  }
  • 嵌套查询班内年龄最大的
 "aggs": {
    "missing_address": {
      "terms": {
        "field": "classNo"
      },
      "aggs": {                 // 在这里嵌套新的子聚合
        "max_age": {
          "max": {              // 使用max聚合
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }

压缩存储算法:

term index fst算法:字母前缀匹配

多个field倒排索引:bitmaps 按位与运算

  1. Roaring bitmaps

[1,3,4,7,10] [1,0,1,1,0,0,1,0,0,1]

增量编码压缩算法:从小到大排列,数据增量存储

监控元数据;

get /index/_search
_settings
_segments
_stats
_flush
_refresh

​ _count
​ _mapping

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