elasticsearch基本语法

深藏阁楼爱情的钟 2024-03-01 03:09 8阅读 0赞

#### 这里写自定义目录标题 ####

*   *  elasticsearch简介
     *  基本语法
     *   *  索引
         *   *  创建索引
             *  修改索引
             *  删除索引
         *  查询
         *   *  简单查询
             *  精确查询
             *  条件查询
             *  范围查询：
             *   *  聚合查询：
                 *  排序和分页：
     *  参考文献：

### elasticsearch简介 ###

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，基于 Apache Lucene 构建而成。它提供了一个快速、可扩展和分布式的全文搜索引擎，适用于各种类型的数据和用例。

以下是 Elasticsearch 的一些主要特点和功能：

1.  分布式架构：Elasticsearch 使用分布式架构，可以在多个节点上存储和处理数据。它具有高可用性和容错性，可以自动处理节点故障和数据复制。
2.  实时搜索和分析：Elasticsearch 提供了实时搜索和分析功能，可以快速地对大量数据进行搜索、过滤和聚合操作。它支持全文搜索、近实时的数据索引和分析，适用于日志分析、监控数据、电子商务等场景。
3.  多种数据类型支持：Elasticsearch 支持多种数据类型，包括文本、数值、地理位置、日期等。它可以处理结构化和非结构化数据，并提供了丰富的查询语言和过滤器来处理不同类型的数据。
4.  强大的查询语言：Elasticsearch 使用基于 JSON 的查询语言，可以进行复杂的查询和过滤操作。它支持全文搜索、模糊匹配、范围查询、聚合等功能，可以灵活地满足各种搜索需求。
5.  可扩展性和高性能：Elasticsearch 具有良好的可扩展性，可以通过添加更多的节点来扩展存储和处理能力。它使用倒排索引和分布式搜索算法，提供了快速的搜索和分析性能。
6.  插件生态系统：Elasticsearch 拥有丰富的插件生态系统，可以扩展其功能和集成其他工具。例如，可以使用插件来实现数据可视化、安全认证、数据同步等功能。

Elasticsearch 在许多领域都有广泛的应用，包括企业搜索、日志分析、电商推荐、监控和报告等。它易于使用、可扩展和高性能，成为了许多应用程序中的核心组件。

### 基本语法 ###

Elasticsearch是一个分布式的RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

#### 索引 ####

ES的索引主要由3部分组成：

1.  mappings：描述索引的字段，以及字段的各种属性
2.  setting：描述该索引的全局配置，包括副本数、分片数等
3.  aliases：索引的别名。

**mappings**：在创建一个索引的时候，可以对 dynamic 进行设置，可以设成 false、true 或者 strict。

比如一个新的文档，这个文档包含一个字段，当 Dynamic 设置为 true 时，这个文档可以被索引进 ES，这个字段也可以被索引，也就是这个字段可以被搜索，Mapping 也同时被更新；当 dynamic 被设置为 false 时候，存在新增字段的数据写入，该数据可以被索引，但是新增字段被丢弃；当设置成 strict 模式时候，数据写入直接出错。

**setting**：用于定义索引的**全局**设置和配置，并非某一个字段的设置。  
表的属性设置按是否可更改可分为：

1.  (static) 静态：创建后不能更改，它们只能在创建索引时或在关闭的索引上设置。
2.  (dynamic) 动态：创建后，可更改，可以使用 update-index-settings API 动态的在活动索引上更改它们。  
    主要属性如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>属性名</th> 
   <th>类型</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>index.number_of_shards</td> 
   <td>静态</td> 
   <td>指定索引的分片数。默认为5。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.shard.check_on_startup</td> 
   <td>静态</td> 
   <td>当检查到分片损坏将禁止被打开。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.codec</td> 
   <td>静态</td> 
   <td>默认值：default，是使用LZ4压缩算法，压缩存储的数据；可以设置成best_compression；它使用 DEFLATE 拥有更高的压缩比，但是存储性能将会降低。在修改压缩类型之后，在下次段合并的时候将会使用。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.routing_partition_size</td> 
   <td>静态</td> 
   <td>可以路由的分片数量，同样只能在创建索引时指定，默认值为1.这个值必须小于number_of_shards（除非number_of_shards的值也是1）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.load_fixed_bitset_filters_eagerly</td> 
   <td>静态</td> 
   <td>nestedquery的cache filter是否预加载，值为true(默认)、false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.number_of_replicas</td> 
   <td>动态</td> 
   <td>指定索引的副本数。默认为1。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.auto_expand_replicas</td> 
   <td>动态</td> 
   <td>设置是否根据节点数量，自动扩展副本数量。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>index.refresh_interval</td> 
   <td>动态</td> 
   <td>索引执行刷新的频率，默认30s</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**alias**：索引别名可以关联一个活多个索引。别名提供了一个可读性更好且易于管理的方式来引用索引，通过别名，可以在不影响应用程序的情况下，轻松切换、重命名或删除索引。  
别名可以用于以下情况：

1.  索引切换：可以将别名指向不同的索引，实现索引的无缝切换，而不需要修改应用程序代码。
2.  索引重命名：可以通过修改别名的指向来重命名索引，而不需要重新索引数据。
3.  索引删除：可以通过修改别名的指向来删除索引，而不会影响应用程序的查询。

下面通过一个例子来说明各个属性

PUT /products
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        //定义的字段属性
          "title": {
         //有一个名字为title的字段
            "type": "text",  //定义该字段类型为text
            "analyzer": "custom_analyzer", // 指定该title字段采用custom_analyzer分词器，
            "fields": {
        
              "keyword": {
         //定义了一个子字段 "keyword"
                "type": "keyword" // 该子字段的类型为keyword，用于精确匹配
              } // 该字段的配置含义是：可以使用 "title" 字段进行模糊搜索，使用 "title.keyword" 字段进行精确匹配查询。
            }
          },
          "description": {
        
            "type": "text",
            "analyzer": "custom_analyzer",
            "fields": {
        
              "keyword": {
        
                "type": "keyword"
              }
            }
          },
          "price": {
        
            "type": "float"
          },
          "category": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "tags": {
        
            "type": "keyword"
          },
          "created_at": {
        
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
          }
        }
      },
      "settings": {
        
        "analysis": {
          //定义了索引的分析器和过滤器
          "analyzer": {
          //定义了一个名为 "custom_analyzer" 的自定义分析器。它的类型为 "custom"，表示使用自定义的分析器。
            "custom_analyzer": {
        
              "type": "custom",
              "tokenizer": "standard",  //使用标准分词器进行分词
              "filter": ["lowercase", "my_stopwords"]
            }
          },
          "filter": {
         //定义了一个名为 "my_stopwords" 的过滤器. 它的类型为 "stop"，表示使用停用词过滤器。停用词过滤器用于去除常见的停用词，如 "the"、"and"、"or" 等。
            "my_stopwords": {
        
              "type": "stop",
              "stopwords": ["the", "and", "or"]
            }
          }
        }
      }
    }

https://www.cnblogs.com/wupeixuan/p/12514843.html

##### 创建索引 #####

##### 修改索引 #####

##### 删除索引 #####

#### 查询 ####

##### 简单查询 #####

匹配所有文档：GET /index/\_search  
匹配指定字段的值：GET /index/\_search?q=field:value  
匹配多个字段的值：GET /index/\_search?q=field1:value1 AND field2:value2

![在这里插入图片描述][3c6fd3d0768642789f592a9c3da03d30.png]

##### 精确查询 #####

在Elasticsearch中，可以使用精确查询来匹配字段的确切值。以下是几种常用的精确查询方式：

1.  Term Query（词项查询）：用于精确匹配某个字段的确切值。  
    示例：GET /index/\_search \{“query”: \{“term”: \{“field”: “value”\}\}\}
2.  Terms Query（多词项查询）：用于精确匹配某个字段的多个确切值。  
    示例：GET /index/\_search \{“query”: \{“terms”: \{“field”: \[“value1”, “value2”\]\}\}\}

##### 条件查询 #####

在Elasticsearch中，条件查询是通过使用查询语句来筛选满足特定条件的文档。match查询是一种常用的全文搜索查询，用于在指定字段中匹配包含特定词项的文档。match查询会对查询词进行分词处理，并与字段中的词项进行匹配。

匹配指定字段的值：GET /index/\_search \{“query”: \{“match”: \{“field”: “value”\}\}\}  
匹配多个字段的值：

GET /index/_search
    {
        
      "query": {
        
        "bool": {
        
          "must": [
            {
        "match": {
        "field1": "value1"}},
            {
        "match": {
        "field2": "value2"}},
            {
        "match": {
        "field3": "value3"}}
          ]
        }
      }
    }

注意，must代表的是“与”的含义，即同时满足相应的条件。布尔查询还支持其他子句，如should（应该匹配至少一个子句）和must\_not（不应该匹配任何子句）。

##### 范围查询： #####

在Elasticsearch中，范围查询（Range Query）用于匹配某个字段在指定范围内的文档。范围可以是数值范围、日期范围或字符串范围。

以下是范围查询的使用示例：

1.  数值范围查询：

GET /index/_search
    {
        
      "query": {
        
        "range": {
        
          "field": {
        
            "gte": 10,
            "lte": 100
          }
        }
      }
    }

上述示例中的范围查询会匹配字段`field`的值在10到100之间（包括10和100）的文档。

1.  日期范围查询：

GET /index/_search
    {
        
      "query": {
        
        "range": {
        
          "date_field": {
        
            "gte": "2021-01-01",
            "lte": "2021-12-31"
          }
        }
      }
    }

上述示例中的范围查询会匹配字段`date_field`的日期值在2021年1月1日到2021年12月31日之间（包括这两个日期）的文档。

1.  字符串范围查询：

GET /index/_search
    {
        
      "query": {
        
        "range": {
        
          "field": {
        
            "gte": "A",
            "lte": "Z"
          }
        }
      }
    }

上述示例中的范围查询会匹配字段`field`的字符串值在"A"到"Z"之间（包括"A"和"Z"）的文档。

范围查询还支持其他参数和选项，如`gt`（大于）、`lt`（小于）、`format`（日期格式）等，可以根据具体需求进行配置。

需要注意的是，范围查询对于文本字段的排序和匹配是基于词项的，而不是基于整个字符串的。因此，在进行范围查询时，需要确保字段的分词和分析器设置正确。

###### 聚合查询： ######

按字段分组统计：GET /index/\_search \{“aggs”: \{“group\_by\_field”: \{“terms”: \{“field”: “field”\}\}\}\}  
计算字段的平均值：GET /index/\_search \{“aggs”: \{“avg\_field”: \{“avg”: \{“field”: “field”\}\}\}\}  
计算字段的总和：GET /index/\_search \{“aggs”: \{“sum\_field”: \{“sum”: \{“field”: “field”\}\}\}\}

###### 排序和分页： ######

按字段排序：GET /index/\_search \{“sort”: \[\{“field”: \{“order”: “asc”\}\}\]\}  
分页查询：GET /index/\_search \{“from”: 0, “size”: 10\}

### 参考文献： ###

https://xiaoxiami.gitbook.io/elasticsearch/ji-chu/35query-dsldslfang-shi-cha-8be229/354zhu-yu-ji-bie-cha-8be228-term-level-queries/range-cha-8be228-fan-wei-cha-8be229  
https://cloud.tencent.com/developer/article/1947246

[3c6fd3d0768642789f592a9c3da03d30.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/01/cd3e03677feb43d2a5170d18b5aa39a2.png