ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解

拼搏现实的明天。 2023-10-12 07:24 28阅读 0赞

## 前言 ##

在上一篇中介绍了[ElasticSearch集群和kinaba的安装教程][ElasticSearch_kinaba]，本篇文章就来讲解下 ElasticSearch的DSL语句使用。

## ElasticSearch DSL 介绍 ##

> Elasticsearch提供了基于JSON的完整查询DSL（特定于域的语言）来定义查询。将查询DSL视为查询的AST（抽象语法树），它由两种子句组成：

*  叶子查询子句:  
    叶查询子句中寻找一个特定的值在某一特定领域，如 match，term或 range查询。这些查询可以自己使用。
 *  复合查询子句  
    复合查询子句包装其他叶查询或复合查询，并用于以逻辑方式组合多个查询（例如 bool或dis\_max查询），或更改其行为（例如 constant\_score查询）。  
    查询子句的行为会有所不同，具体取决于它们是在 查询上下文中还是在过滤器上下文中使用。

我们在使用ElasticSearch的时候，避免不了使用DSL语句去查询，就像使用关系型数据库的时候要学会SQL语法一样。如果我们学习好了DSL语法的使用，那么在日后使用和使用Java Client调用时候也会变得非常简单。

## ElasticSearch DSL 语句使用 ##

这里我们先来介绍下DSL 语句简单的使用，从最常用的增删改查开始！

### 一、新增数据 ###

ElasticSearch可以直接新增数据，只要你指定了index(索引库名称)和type(类型)即可。在新增的时候你可以自己指定主键ID，也可以不指定，由 ElasticSearch自身生成。

新增数据命令示例:

POST test1/_doc/1
    {
        "uid" : "1234",
        "phone" : "12345678909",
        "message" : "qq",
        "msgcode" : "1",
        "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
    }

kinaba示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**注: POST test1/\_doc/1 这是指定主键ID为1，如果POST test1/\_doc 的话，那么便是es自身生成ES语句。**

这里我们还可以通过 `GET test1/` 或 `GET test1/_settings`和`GET test1/_mapping`查看该index的状态，也就是 setting(设置选项) 和mapping(数据结构)。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 二、创建索引库 ###

在上述示例中，我们通过直接通过创建数据从而创建了索引库，但是没有创建索引库而通过ES自身生成的这种并不友好，因为它会使用默认的配置，字段结构都是text(text的数据会分词，在存储的时候也会额外的占用空间)，分片和索引副本采用默认值，默认是5和1，ES的分片数在创建之后就不能修改，除非reindex(下面会讲到)，所以这里我们还是指定数据模板进行创建。

这里先简单介绍一下ES的数据结构，以下的数据结构为ES的6.x版本。

*  核心数据类型  
    text 和 keyword
 *  数值数据类型  
    long，integer，short，byte，double，float，half\_float，scaled\_float
 *  日期数据类型  
    date
 *  布尔数据类型  
    boolean
 *  二进制数据类型  
    binary
 *  范围数据类型  
    integer\_range，float\_range，long\_range，double\_range，date\_range
 *  **复杂数据类型编辑**
 *  对象数据类型  
    object 用于单个JSON对象
 *  嵌套数据类型  
    nested 用于JSON对象数组
 *  **地理数据类型编辑**
 *  地理位置数据类型  
    geo\_point 纬度/经度积分
 *  地理形状数据类型  
    geo\_shape 用于多边形等复杂形状
 *  **专业数据类型编辑**
 *  IP数据类型  
    ip 用于IPv4和IPv6地址
 *  完成数据类型  
    completion 提供自动完成建议
 *  令牌计数数据类型  
    token\_count 计算字符串中令牌的数量  
    mapper-murmur3  
    murmur3 在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中  
    mapper-annotated-text  
    annotated-text 索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）
 *  渗滤器类型  
    接受来自query-dsl的查询
 *  join 数据类型  
    为同一索引内的文档定义父/子关系
 *  别名数据类型  
    为现有字段定义别名。
 *  多字段编辑  
    为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，一个string字段可以映射为text用于全文搜索的字段，也可以映射为keyword用于排序或聚合的字段。或者，您可以使用standard分析仪， english分析仪和 french分析仪索引文本字段。  
    这是多领域的目的。大多数数据类型通过fields参数支持多字段。

上面介绍的字段介绍虽然比较复杂，但是我们常用的几个类型也就是这几种 `text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date`，其中text和keyword都是string类型，选择区分很简单，需要进行分词用text，不需要并且进行排序或聚合的可以用keyword。

关于ES的数据结构就到这里了，我们来进行索引库的创建吧！

新增索引库的命令示例:

PUT test1
    {
        "settings" : {
            "number_of_shards" : 10,
            "number_of_replicas" : 1,
             "refresh_interval" : "1s"
        },
        "mappings" : {
            "_doc" : {
                "properties" : {
                    "uid" : { "type" : "long" },
                    "phone" : { "type" : "long" },
                    "message" : { "type" : "keyword" },
                    "msgcode" : { "type" : "long" },
                     "sendtime" : {  
                      "type" : "date",
                      "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" 
      }
                    
                }
            }
        }
    }

示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**注:**

*  number\_of\_shards: 是设置的分片数，设置之后无法更改！
 *  refresh\_interval: 是设置es缓存的刷新时间，如果写入较为频繁，但是查询对实时性要求不那么高的话，可以设置高一些来提升性能。可以更改
 *  number\_of\_replicas : 是设置该索引库的副本数，建议设置为1以上。

其中这里还有几个重要参数也顺便说一下:

*  store: true/false 表示该字段是否存储，默认存储。
 *  doc\_values: true/false 表示该字段是否参与聚合和排序。
 *  index: true/false 表示该字段是否建立索引，默认建立。

关于这几个字段的取值可以参考一下的示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 三、修改数据 ###

其实ES的新增和修改可以看做是一样，存在则修改，不存在则新增，不过这里还是简单的介绍下吧。  
修改数据的方式主要有两种，一种是通过主键ID进行修改，这种比较简单，就是和新增一样即可。  
另一种则是通过条件进行修改，相当于SQL更新语句的 where条件。

根据主键修改的命令示例:

POST test1/_doc/1
    {
        "uid" : "1234",
        "phone" : "12345678909",
        "message" : "qq",
        "msgcode" : "1",
        "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
    }

根据条件修改的命令示例:

POST test1/_update_by_query
    {
      "query": {
        "term": {
          "phone": "12345678909"
        }
      } ,
      "script": {
        "source": "ctx._source['message'] = 'xuwujing'"
      }
    }

原有的数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

修改后的数据:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
**注：这里的根据条件进行修改用到的脚本语言，ES除了使用DSl语句之后，使用一些官方定义的脚本语言和SQL语句也能进行操作，脚本语言和SQL语句的操作留到以后在来讲下。**

### 四、删除数据、字段和索引库 ###

ES根据主键删除数据的命令示例是`DELETE 索引库/id`，简单实用，但是一定要要加上ID，不然就是删除索引库了！

根据主键删除数据命令示例：

DELETE test1/1

根据条件删除数据的命令示例：

POST test/_delete_by_query
    {
      "query": {
          "term": {
            "phone": "12345678909"
          }
      }
    }

当然ES还可以根据条件只删除某一个字段的数据，比如删除字段msgcode的数据。

删除字段数据的命令示例:

POST test/_doc/_update_by_query
    {
    "script":{
    "lang":"painless",
    "inline":"ctx._source.remove(\"msgcode\")"
    }
    }

示例图:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

### 查询语句 ###

#### 查询所有 ####

match\_all可以查询集群所有索引库的信息，包括一些隐藏索性库的信息。  
命令示例:

GET _search
    {   
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

查询索引库所有的数据，命令格式为`GET 索引库名称/索引库类型/_search`，也可以不需要索引库类型。

命令示例:

GET  test1/_doc/_search

如果根据ID查询某一条数据的话，也比较简单，只需要将上述的\_search换成主键ID即可。  
命令示例:

GET  test1/_doc/2

#### 等值（term）查询 ####

> term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not\_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)

比如根据手机号进行查询。  
命令示例:

GET  test1/_doc/_search
    {
      "query": {
        "term": {
          "phone": "12345678909"
        }
      }
    }

当然，如果想在一个字段匹配多个值的话，可以使用terms，相当于SQL的in语法。

命令示例:

GET  test1/_doc/_search
    {
      "query": {
        "terms": {
           "uid": [ 
            1234, 
            12345, 
            123456
          ] 
        }
      }
    }

示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
**注：上述中是没有123456这条数据，这样只是为了做下简单的测试而已。**

#### 范围（range ）查询 ####

> range可以理解为SQL中的><符号，其中gt是大于，lt是小于，gte是大于等于，lte是小于等于。

命令示例:

GET  test1/_doc/_search
    {
      "query": {
       "range": { 
          "uid": { 
            "gt": 1234,
            "lte": 12345
          } 
        } 
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

### 存在(exists)查询 ###

> exists可以理解为SQL中的exists函数，就是判断是否存在该字段。

这里我们新增一条没有msgcode的字段，然后用exists去查询。

POST test1/_doc/3
    {
        "uid" : "123456",
        "phone" : "12345678909",
        "message" : "qq",
        "sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
    }

存在查询命令示例:

GET  test1/_doc/_search
    {
      "query": {
       "exists": { 
           "field":"msgcode" 
        } 
      }
    }

示例图:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

#### 组合(bool)查询 ####

bool 可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含这如下几个操作符:

*  **must** : 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
 *  **must\_not** ::多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
 *  **should** : 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。

查询的命令示例:

GET /test1/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": {
            "term": {
              "phone": "12345678909"
            }
          },
          "must_not": {
            "term": {
              "uid": 12345
            }
          },
          "should": [
            {
              "term": {
                "uid": 1234
              }
            },
            {
              "term": {
                "uid": 123456
              }
            }
          ],
          "adjust_pure_negative": true,
          "boost": 1
        }
      }
    }

示例图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

#### 模糊(wildcard)查询 ####

> wildcard查询相当于SQL语句中的like语法，只不过它查询的数据需要加上\*符号。

模糊查询命令示例:

GET /test1/_search
    {
      "query": {
       "wildcard": { 
           "message":"*wu*" 
        } 
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

#### 正则(regexp)查询 ####

> regexp可以支持正则查询，比如查询短信内容中的验证码之类的。

下面的这个示例就是查询以xu开头，后面是0-9数字的内容的数据。

正则查询命令示例:

GET /test1/_search
    {
      "query": {
       "regexp": { 
           "message":"xu[0-9]" 
        } 
      }
    }

示例图:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

查询语句的示例到这里就差不多就结束了，这里在推荐一下kinaba查询的几个小技巧，如图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

## 其它 ##

参考：  
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

ElasticSearch个人已经使用一年多了，在学习的过程中也积攒了一些相关资料其，只不过今年特别忙，没有太多时间将其整理成博客进行分享了。说来惭愧，今年写博客的数量有些少了，下半年自己从一个周更博主变成了月更博主了，不过后面若是时间充足的话也会多些一些的，再忙每个月至少也会写一篇 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ

[ElasticSearch实战系列][ElasticSearch]:  
[ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安装教程][ElasticSearch_kinaba]

### 音乐推荐 ###

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作者：虚无境  
博客园出处：http://www.cnblogs.com/xuwujing  
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[ElasticSearch_kinaba]: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11385255.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190922090903395.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190922115749618.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly94dXd1amluZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70
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