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Elasticsearch聚合查询及排序

Jeff的技术栈 人气:2

1 es排序

# 1 排序
GET jeff/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
   "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
# 升序
GET jeff/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
   "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}
# 并不是所有类型都支持排序（只允许数字类型做排序）
GET jeff/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
   "sort": [
    {
      "name": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

2 match和match的区别

# match和match_all的区别？
mach表示要查询，根据字段查，match_all查所有
GET jeff/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

3 分页查询

GET jeff/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ], 
  "from": 2,
  "size": 1
}
#   "from": 2，代表从第二条开始， 取一条"size": 1
# 有了这个查询，如何分页？
一页有10条数据
第一页：
  "from": 0,
  "size": 10
第二页：
  "from": 10,
  "size": 10
第三页：
  "from": 20,
  "size": 10

4 es 组合查询

# 多个条件，and ，or ，not
# 对到es中就是布尔查询，must，should，must_not，filter
must  ---  and 
should --- or
must_not --- not
filter --- 过滤
# 1 组合查询之must
# 查询form gu和age=30的数据
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 查询form gu数据（）
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 同上
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  }
}
# 2 组合查询之should，或者的条件
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "闭月"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 3 组合查询之must_not  取反
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "可爱"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 18
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# `filter`条件过滤查询，过滤条件的范围用`range`表示，`gt`表示大于，大于多少呢
# gt:大于   lt：小于  get：大于等于   let：小于等于
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 25
          }
        }
      }
    }
  }
}
# 查询年龄小于等于18的所有数据
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "lte": 18
          }
        }
      }
    }
  }
}

5 结果过滤展示字端

# 对结果进行过滤，类似于如下
select * from user；
select name，age from user；
# 对应到es的查询
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "顾老二"
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}

6 结果高亮展示

# 3 结果高亮显示（默认情况）
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "石头"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}
# 定制高亮显示的样式
GET gyy/chengyuan/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</b>",
    "fields": {
      "from": {}
    }
  }
}

小结：

混合开发，你知道怎么处理

前后端分离，你怎么处理？

<b class='key' style='color:red'>串直接以josn格式返回，前端自行渲染

用的最多就是match+布尔+高亮+分页

7 聚合查询avg、max、min、sum、分组

# 聚合查询
# 1 聚合查询之avg
select max(age) as my_avg from user；
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_avg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}
# 2 聚合查询之max，size=0表示不取数据，只要max的结果
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_max": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 3 聚合之min
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 4 聚合查询之sum
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 5 聚合之分组
GET gyy/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

8 mapping和_template模版

 

GET _template/user_instagram  # 查看模版
PUT _template/user_instagram  # 修改模版
{跟字段信息数据}
GET user_instagram/_mapping  # 查看索引信息
PUT user_instagram/_mapping  # 修改索引信息
{跟字段信息数据}

模版中如果有name字段，存的时候会在索引中自动匹配

模版中如果没有age字段，存的时候索引找不到字段，存不进去。

需要现在模版中添加字段，再到索引中添加字段，索引生成之后需要手动添加字段，不会自动生成
 

# 查看索引信息---》mapping字典---》映射（类型，表类型，表结构）
GET user_instagram/_mapping
# 6.x以后一个索引只能有一个映射类型（只能有一个表）
# 创建映射
# 创建索引，并设置映射
PUT _template/user_instagram
{
    "order" : 1,
    "index_patterns" : [
      "user_instagram-v1_0"
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "default_pipeline" : "auto_timestamp_pipeline",
        "mapping" : {
          "total_fields" : {
            "limit" : "10000"
          }
        },
        "refresh_interval" : "600s",
        "number_of_shards" : "8",
        "number_of_replicas" : "0",
        "max_inner_result_window" : "50000"
      }
    },
    "mappings" : {
      "_meta" : {
        "software_version_mapping" : "1.0"
      },
      "dynamic" : "strict",
      "properties" : {
        "is_private" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "full_name" : {
          "type" : "text"
        },
        "create_time" : {
          "type" : "date"
        },
        "avatar_url" : {
          "type" : "text"
        },
        "user_id" : {
          "eager_global_ordinals" : true,
          "type" : "keyword"
        },
        "follower_num" : {
          "type" : "integer"
        },
        "following_num" : {
          "type" : "integer"
        },
        "post_count" : {
          "type" : "integer"
        },
        "nickname" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "ignore_above" : 256,
              "type" : "keyword"
            }
          },
          "doc_values" : false
        },
        "requested_by_viewer" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "is_verified" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "followed_by_viewer" : {
          "type" : "boolean"
        }
      }
    },
    "aliases" : {
      "user_instagram" : { }
    }
  }
# 插入测试数据
PUT books/_doc/1
{
  "title":"大头儿子小偷爸爸",
  "price":100,  
  "addr":"北京天安门",
  "company":{
    "name":"我爱北京天安门",
    "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2019-08-19"
}
PUT books/_doc/2
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "company":{
    "name":"我的家乡在上海",
    "company_addr":"朋友一生一起走",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2018-05-19"
}
PUT books/_doc/3
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "age":18
}
# 查看映射
GET books
GET books/_mapping

映射是什么？映射有什么用？  规定了表结构（不是强制的），规定了哪个字段是可以用来全文检索，是否是数字类型，布尔类型

mapping类型一旦确定，以后就不能修改了，但是可以插入字段

9 ik分词

# 全文检索，有了映射，决定了我可以对某个字段做全文检索
# es默认分词对英文友好，使用中文分词器（es的插件），ik（作者，中国人，elasticsearch开源社区负责人）
# 是es的一个插件（es如何安装插件）
#第一种：命令行（内置插件）
  	bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn  安装中文分词器
#第二种：url安装（第三方插件）
  	bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.5.0/elasticsearch-analysis-ik-7.5.0.zip
#第三种：手动安装（推荐用）
  #下载，解压到es的plugins路径下，重启es即可
  #注意：ik分词器跟es版本一定要对应
# 两种分词方式
  # ik_smart：分词分的
  # ik_max_word ：分词分的多
  # ik_smart分的词少，粒度大
  GET _analyze
  {
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "上海自来水来自海上"
  }
  # ik_smart分的词多，粒度小
  GET _analyze
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "上海自来水来自海上"
  }
# 在创建映射的时候配置
# 以后你的操作：
#文章标题：ik_max_word
#文章内容：ik_smart
#摘要
#作者
#创建时间

10 term和match的区别

# match:我们今天出去玩 ----》分词---》按分词去搜
#term：我们今天出去玩---》直接拿着[我们今天出去玩]---&gt;去索引中查询
# 查不到内容，直接拿着  Python爬虫 去查，因为没有索引，所以查不到
GET books/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "title":"Python爬虫"
    }
  }
}
# 能查到，而且带python的都查出来了
# Python   爬虫  分了词，分别拿着这两个词去查，带python关键字，带爬虫关键字都能查到
GET books/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"Python爬虫"
    }
  }
}

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